yolov11 验证代码

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yolov11 验证代码(val.py)话不多说,直接付代码,train.py在上一票文章。

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("./runs/detect/train5/weights/best.pt")

# 图像大小为640,批次大小为4,置信度分数为0.25,交并比的阈值为0.6,设备为0,关闭多线程(windows下使用多线程加载数据容易出现问题)
validation_results = model.val(
    data='data.yaml',
    project="runs",
    imgsz=320,
    batch=16,
    workers=0)
# print(validation_results)
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截至当前,尚未有关于YOLOv11的具体公开资料或论文发布[^1]。因此无法提供关于YOLOv11验证代码的实际例子。通常情况下,在YOLO系列的新版本推出时,官方会通过GitHub仓库或者其他开源平台分享模型训练、测试以及验证的相关脚本。 对于现有的YOLO版本(如YOLOv3至YOLOv8),其验证过程一般涉及以下几个方面: ### 验证流程概述 #### 加载预训练权重文件 加载由开发者预先训练好的网络参数,以便可以直接用于推理阶段。 ```python model.load_state_dict(torch.load('yolovX.weights')) ``` #### 数据集准备 准备好待检测的数据集,并按照特定格式整理好标签信息。 ```python dataset = LoadImagesAndLabels(path='data/val', img_size=608, batch_size=bs) dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=bs, shuffle=False) ``` #### 设置评估模式 确保模型处于评估状态而不是训练状态,从而关闭dropout等只在训练期间生效的操作。 ```python model.eval() ``` #### 执行预测并计算指标 遍历整个数据集执行前向传播操作得到预测框位置与类别概率;随后依据真实标注对比这些预测结果来统计各类性能度量标准,比如mAP(mean Average Precision)。 ```python for i, (imgs, targets, paths, shapes) in enumerate(dataloader): with torch.no_grad(): outputs = model(imgs.to(device)) loss, output = compute_loss(outputs, targets.to(device), model) statistics.update(output, targets.cpu()) ```
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