YOLOv8测试指令

如何使用YOLOv8进行模型测试
对于已经训练好的YOLOv8模型，可以利用ultralytics库中的功能来进行测试。这不仅有助于评估模型性能，还能帮助理解模型在不同数据上的表现情况。
加载预训练或自定义训练后的YOLOv8模型可以通过如下方式实现：
from ultralytics import YOLO

# 加载预训练的YOLOv8模型
model = YOLO('path_to_your_model.pt')
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完成模型加载后，为了执行测试操作，需调用.val()方法并指定相应的参数来配置测试环境[^1]。下面是一个具体的例子展示如何设置这些参数以及运行测试过程：
if __name__ == '__main__':
# 测试模型
results = model.val(
data='path/to/your/test/data.yaml', # 数据集路径
batch=-1, # 批量大小，默认为-1表示自动调整
imgsz=640, # 图像尺寸
conf=0.001, # 置信度阈值
iou=0.6, # IOU阈值用于NMS
half=False, # 是否使用半精度浮点数
save_json=True # 将结果保存为JSON文件
)
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此段代码展示了基本的测试流程，其中包含了几个重要的选项如图像尺寸(imgsz)、置信度阈值(conf)和IOU阈值(iou)等，这些都是影响最终输出的关键因素。通过适当调节这些参数可以获得更优的结果。
此外，如果希望进一步优化推理速度而不牺牲太多准确性，则可考虑将模型量化至INT8格式[^2]。不过需要注意的是，在转换过程中保持model_type=yolov8不变非常重要，因为这是针对特定架构设计的操作。
最后值得注意的一点是在实际部署环境中可能还会涉及到其他方面的考量，比如跨平台支持或是硬件加速等问题。例如，在Ubuntu系统下结合C++与ONNX Runtime能够有效提升YOLOv8的目标检测效率[^3]。