yolov8验证集调用指令

YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是一个开源的目标检测算法，其验证集的调用通常涉及到训练好的模型进行预测和评估的过程。在命令行上，如果你已经安装了YOLOv8的工具包并有一个预训练模型（比如`yolov8.weights`），你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保你的数据集在`data/valid`目录下，这是YOLOv8默认的验证集路径。

2. 使用`darknet detect`命令，它的基本结构如下：

   darknet detect <config_file> <weights_path> <image_or_directory>

- `config_file`: yolov8的配置文件，如`cfg/yolov8.cfg`。
- `weights_path`: 模型权重文件，如`yolov8.weights`。
- `<image_or_directory>`: 要检测的目标图像或包含图像的目录。

例如，如果想要对一张名为`dog.jpg`的图片做检测，指令可能是：

./darknet detect cfg/yolov8.cfg yolov8.weights data/valid/dog.jpg

运行此命令后，会输出每个检测到物体的类别、置信度以及边界框信息。