21 lines
918 B
Python
21 lines
918 B
Python
# 导入ultralytics的YOLO库
|
||
from ultralytics import YOLO
|
||
|
||
# 加载模型
|
||
model = YOLO(r'D:\ultralytics-main\ultralytics-main\runs\detect\train5\weights\best.pt') # 加载自定义的训练模型
|
||
|
||
if __name__ == '__main__':
|
||
# 对模型进行验证
|
||
metrics = model.val() # 调用val方法进行模型验证，不需要传入参数，数据集和设置已被模型记住
|
||
|
||
# 输出不同的性能指标
|
||
print("AP (mAP@0.5:0.95):", metrics.box.map) # 输出平均精度均值（AP，Average Precision）在IoU阈值从0.5到0.95的范围内的结果
|
||
print("AP@0.5 (mAP@0.5):", metrics.box.map50) # 输出在IoU=0.5时的平均精度（AP50）
|
||
print("AP@0.75 (mAP@0.75):", metrics.box.map75) # 输出在IoU=0.75时的平均精度（AP75）
|
||
print("APs per category (mAP@0.5:0.95 per category):", metrics.box.maps) # 输出每个类别在IoU阈值从0.5到0.95的平均精度的列表
|
||
|
||
|
||
|
||
|
||
|