使用Ultralytics YOLO进行模型验证

简介

验证是机器学习管道中的关键步骤，可以评估训练模型的质量。Ultralytics YOLOv8的验证模式提供了一套强大的工具和指标，用于评估目标检测模型的性能。本文章是如何有效使用验证模式以确保模型准确可靠的完整资源。

为什么使用Ultralytics YOLO进行验证？

以下是使用YOLOv8验证模式的优势：

• 精确性：获取准确的指标，如mAP50、mAP75和mAP50-95，以全面评估模型。
• 方便性：利用内置功能记住训练设置，简化验证过程。
• 灵活性：可以使用相同或不同的数据集和图像大小验证模型。
• 超参数调整：使用验证指标来微调模型以获得更好性能。

验证模式的主要功能

YOLOv8验证模式提供以下显著功能：

• 自动设置：模型记住其训练配置，便于验证。
• 多指标支持：基于多种准确性指标评估模型。
• CLI和Python API：根据偏好选择命令行接口或Python API进行验证。
• 数据兼容性：与训练阶段使用的数据集以及自定义数据集无缝工作。

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