YOLO计算验证集Acc

最新推荐文章于 2025-06-14 23:13:06 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bianjingshan/article/details/78737275
博客介绍了YOLO模型在机器学习中验证集的使用，验证集用于评估模型对未知样本的预测能力，不参与训练。Acc即Accuracy，表示预测正确的比例。YOLO在训练后需手动计算验证集Acc，通过特定命令执行。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

首先解释两个名词：

  • 验证集：标记好的数据，在训练过程中不参与训练，验证算法通过对比预测目标和标记目标判断预测的正确率，用于评价模型对未知样本的预测能力。
  • Acc：Accuracy，正确率。计算过程：统计预测正确的预测错误的目标数量，Acc=正确数量/（正确数量+错误数量）。错误包括误检和漏检，误检包括类别误检和位置误检。


YOLO在训练过程中不自动计算验证集Acc，训练结束后可通过命令手动启动计算验证集Acc。

1. 首先将train_data/test.txt复制到data路径下，重命名为voc.2007.test。这个文件中的内容是验证集的图片列表。（YOLO的验证算法代码固定访问文件voc.2007.test，不支持命令行指定）

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