YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（4）——验证部分val（test）.py

前言 

本篇文章主要是对YOLOv5项目的验证部分。这个文件之前是叫test.py，后来改为val.py。

在之前我们已经学习了推理部分detect.py和训练部分train.py这两个，而我们今天要介绍的验证部分val.py这个文件主要是train.py每一轮训练结束后，用val.py去验证当前模型的mAP、混淆矩阵等指标以及各个超参数是否是最佳， 不是最佳的话修改train.py里面的结构；确定是最佳了再用detect.py去泛化使用。

总结一下这三个文件的区别：

• detect.py： 推理部分。获取实际中最佳推理结果
• train.py： 训练部分。读取数据集，加载模型并训练
• val.py：验证部分。获取当前数据集上的最佳验证结果

文章代码逐行手打注释，每个模块都有对应讲解，一文帮你梳理整个代码逻辑！

友情提示：全文近5万字，可以先点再慢慢看哦~

源码下载地址：mirrors / ultralytics / yolov5 · GitCode

     本人YOLOv5源码详解系列： 

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（1）——项目目录结构解析

​​​​​​YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（2）——推理部分detect.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（3）——训练部分train.py

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目录

前言 

目录

一、导包与基本配置

1.1 导入安装好的python库

1.2 获取当前文件的绝对路径

1.3 加载自定义模块

二、保存信息

2.1 保存预测信息到txt文件

2.2 保存预测信息到coco格式的json字典

三、计算指标 

四、执行run（）函数

4.1 设置参数

4.2 初始化/加载模型以及设置设备

4.3 加载配置

4.4 加载val数据集

4.5 初始化

4.6 验证过程

4.6.1 开始验证前的预处理

4.6.2 前项推理

4.6.3 计算损失

4.6.4 NMS获得预测框

4.6.5 统计真实框、预测框信息

4.6.6 画出前三个batch图片的gt和pred框

4.6.7 计算指标

4.6.8 打印日志   

4.6.9 保存验证结果   

4.6.10 返回结果

五、设置opt参数

六、执行main()函数

七、val.py代码全部注释

 一、导包与基本配置

1.1 导入安装好的python库

'''============1.导入安装好的python库=========='''

import argparse # 解析命令行参数的库
import json # 实现字典列表和JSON字符串之间的相互解析
import os  # 与操作系统进行交互的文件库 包含文件路径操作与解析
import sys # sys系统模块 包含了与Python解释器和它的环境有关的函数
from pathlib import Path # Path将str转换为Path对象 使字符串路径易于操作的模块
from threading import Thread # python中处理多线程的库

import numpy as np # 矩阵计算基础库
import torch # pytorch 深度学习库
from tqdm import tqdm  # 用于直观显示进度条的一个库

首先，导入一下常用的python库：

• argparse：  它是一个用于命令项选项与参数解析的模块，通过在程序中定义好我们需要的参数，argparse 将会从 sys.argv 中解析出这些参数，并自动生成帮助和使用信息
• json：  实现字典列表和JSON字符串之间的相互解析
• os： 它提供了多种操作系统的接口。通过os模块提供的操作系统接口，我们可以对操作系统里文件、终端、进程等进行操作
• sys： 它是与python解释器交互的一个接口，该模块提供对解释器使用或维护的一些变量的访问和获取，它提供了许多函数和变量来处理 Python 运行时环境的不同部分
• pathlib：  这个库提供了一种面向对象的方式来与文件系统交互，可以让代码更简洁、更易读
• threading：  python中处理多线程的库

然后再导入一些 pytorch库：

• numpy：  科学计算库，提供了矩阵，线性代数，傅立叶变换等等的解决方案, 最常用的是它的N维数组对象
• torch：   这是主要的Pytorch库。它提供了构建、训练和评估神经网络的工具
• tqdm：  就是我们看到的训练时进度条显示

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1.2 获取当前文件的绝对路径

'''===================2.获取当前文件的绝对路径========================'''
FILE = Path(__file__).resolve()# __file__指的是当前文件(即val.py),FILE最终保存着当前文件的绝对路径,比如D://yolov5/val.py
ROOT = FILE.parents[0]  # YOLOv5 root directory ROOT保存着当前项目的父目录,比如 D://yolov5
if str(ROOT) not in sys.path: # sys.path即当前python环境可以运行的路径,假如当前项目不在该路径中,就无法运行其中的模块,所以就需要加载路径
    sys.path.append(str(ROOT))  # add ROOT to PATH 把ROOT添加到运行路径上
ROOT = Path(os.path.relpath(ROOT, Path.cwd()))  # relative ROOT设置为相对路径

这段代码会获取当前文件的绝对路径，并使用Path库将其转换为Path对象。

这一部分的主要作用有两个：

• 将当前项目添加到系统路径上，以使得项目中的模块可以调用。
• 将当前项目的相对路径保存在ROOT中，便于寻找项目中的文件。 

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1.3 加载自定义模块

'''===================3..加载自定义模块============================'''
from models.common import DetectMultiBackend # yolov5的网络结构(yolov5)
from utils.callbacks import Callbacks # 和日志相关的回调函数
from utils.datasets import create_dataloader # 加载数据集的函数
from utils.general import (LOGGER, NCOLS, box_iou, check_dataset, check_img_size, check_requirements, check_yaml,
                           coco80_to_coco91_class, colorstr, increment_path, non_max_suppression, print_args,
                           scale_coords, xywh2xyxy, xyxy2xywh)  # 定义了一些常用的工具函数
from utils.metrics import ConfusionMatrix, ap_per_class # 在YOLOv5中，fitness函数实现对 [P, R, [email protected], [email protected]] 指标进行加权
from utils.plots import output_to_target, plot_images, plot_val_study # 定义了Annotator类，可以在图像上绘制矩形框和标注信息
from utils.torch_utils import select_device, time_sync  # 定义了一些与PyTorch有关的工具函数

这些都是用户自定义的库，由于上一步已经把路径加载上了，所以现在可以导入，这个顺序不可以调换。具体来说，代码从如下几个文件中导入了部分函数和类：

• models.common：  yolov5的网络结构(yolov5)
• utils.callbacks：  定义了回调函数，主要为logger服务
• utils.datasets：  dateset和dateloader定义代码
• utils.general.py：   定义了一些常用的工具函数，比如检查文件是否存在、检查图像大小是否符合要求、打印命令行参数等等
• utils.metrics：   模型验证指标，包括ap，混淆矩阵等
• utils.plots.py：    定义了Annotator类，可以在图像上绘制矩形框和标注信息
• utils.torch_utils.py：   定义了一些与PyTorch有关的工具函数，比如选择设备、同步时间等 通过导入这些模块，可以更方便地进行目标检测的相关任务，并且减少了代码的复杂度和冗余

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二、保存信息

2.1 保存预测信息到txt文件

'''======================1.保存预测信息到txt文件====================='''
def save_one_txt(predn, save_conf, shape, file):
    # Save one txt result
    # gn = [w, h, w, h] 对应图片的宽高  用于后面归一化
    gn = torch.tensor(shape)[[1, 0, 1, 0]]  # normalization gain whwh
    # 将每个图片的预测信息分别存入save_dir/labels下的xxx.txt中 每行: class_id + score + xywh
    for *xyxy, conf, cls in predn.tolist():
        # 将xyxy(左上角+右下角)格式转为xywh(中心点+宽高)格式，并归一化，转化为列表再保存
        xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist()  # normalized xywh
        # line的形式是： "类别 xywh"，若save_conf为true，则line的形式是："类别 xywh 置信度"
        line = (cls, *xywh, conf) if save_conf else (cls, *xywh)  # label format
        # 将上述test得到的信息输出保存 输出为xywh格式 coco数据格式也为xywh格式
        with open(file, 'a') as f:
            # 写入对应的文件夹里，路径默认为“runs\detect\exp*\labels”
            f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n')

这段代码主要是保存预测信息为txt文件

保存的信息为：

• cls：  图片类别
• xywh：  图片的中心点＋宽高
• conf：  置信度

首先获取图片的w和h，也就是对应的宽高，然后把每个图片的预测信息分别存入save_dir/labels下的xxx.txt中。

接着将bbox的左上角点、右下角点坐标的格式，转换为bbox中心点 + bbox的w,h的格式，并进行归一化。即：xyxy（左上右下） ——> xywh（中心宽高）。

最后，将预测的类别和坐标值保存到对应图片image_name.txt文件中，路径默认为“runs\detect\exp*\labels”

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2.2 保存预测信息到coco格式的json字典

'''======================2.保存预测信息到coco格式的json字典====================='''
def save_one_json(predn, jdict, path, class_map):
    # 储存格式 {"image_id": 42, "category_id": 18, "bbox": [258.15, 41.29, 348.26, 243.78], "score": 0.236}
    # 获取图片id
    image_id = int(path.stem) if path.stem.isnumeric() else path.stem
    # 获取预测框 并将xyxy转为xywh格式
    box = xyxy2xywh(predn[:, :4])  # xywh
 
    box[:, :2] -= box[:, 2:] / 2  # xy center to top-left corner
    # 序列解包
    for p, b in zip(predn.tolist(), box.tolist()):
        jdict.append({'image_id': image_id, # 图片id 即属于哪张图片
                      'category_id': class_map[int(p[5])], # 类别 coco91class()从索引0~79映射到索引0~90
                      'bbox': [round(x, 3) for x in b], # 预测框坐标
                      'score': round(p[4], 5)}) # 预测得分

这段代码主要是保存coco格式的json文件字典。

保存的信息为：

• image_id：  图片id，即属于哪张图片
• category_id：   类别，coco91class()从索引0~79映射到索引0~90
• bbox：   预测框坐标
• score：  预测得分

首先获取图片的id以及预测框，并把xyxy格式转化为xywh格式。

注意：之前的的xyxy格式是左上角右下角坐标 ，xywh是中心的坐标和宽高，而coco的json格式的框坐标是xywh(左上角坐标 + 宽高)，所以 box[:, :2] -= box[:, 2:] / 2 这行代码是将中心点坐标 -> 左上角坐标。

然后再用zip（）函数进行序列解包，逐一保存上述信息。 

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三、计算指标 

'''========================三、计算指标==========================='''
def process_batch(detections, labels, iouv):
    """
    Return correct predictions matrix.
    返回每个预测框在10个IoU阈值上是TP还是FP
    Both sets of boxes are in (x1, y1, x2, y2) format.
    Arguments:
        detections (Array[N, 6]), x1, y1, x2, y2, conf, class
        labels (Array[M, 5]), class, x1, y1, x2, y2
    Returns:
        correct (Array[N, 10]), for 10 IoU levels
    """
    # 构建一个[pred_nums, 10]全为False的矩阵
    correct = torch.zeros(detections.shape[0], iouv.shape[0], dtype=torch.bool, device=iouv.device)
    # 计算每个gt与每个pred的iou，shape为: [gt_nums, pred_nums]
    iou = box_iou(labels[:, 1:], detections[:, :4])
  
    # iou超过阈值而且类别正确，则为True，返回索引
    x = torch.where((iou >= iouv[0]) & (labels[:, 0:1] == detections[:, 5]))  # IoU above threshold and classes match
    # 如果存在符合条件的预测框
    if x[0].shape[0]: # 至少有一个TP
        # 将符合条件的位置构建成一个新的矩阵，第一列是行索引（表示gt索引），第二列是列索引（表示预测框索引），第三列是iou值
        matches = torch.cat((torch.stack(x, 1), iou[x[0], x[1]][:, None]), 1).cpu().numpy()  # [label, detection, iou]
        if x[0].shape[0] > 1:
            # argsort获得有小到大排序的索引, [::-1]相当于取反reserve操作，变成由大到小排序的索引，对matches矩阵进行排序
            matches = matches[matches[:, 2].argsort()[::-1]]
            matches = matches[np.unique(matches[:, 1], return_index=True)[1]]
            '''
            参数return_index=True：表示会返回唯一值的索引，[0]返回的是唯一值，[1]返回的是索引
            matches[:, 1]：这里的是获取iou矩阵每个预测框的唯一值，返回的是最大唯一值的索引，因为前面已由大到小排序
            这个操作的含义：每个预测框最多只能出现一次，如果有一个预测框同时和多个gt匹配，只取其最大iou的一个
            '''
            # matches = matches[matches[:, 2].argsort()[::-1]]
            matches = matches[np.unique(matches[:, 0], return_index=True)[1]]
            '''
            matches[:, 0]：这里的是获取iou矩阵gt的唯一值，返回的是最大唯一值的索引，因为前面已由大到小排序
            这个操作的含义: 每个gt也最多只能出现一次，如果一个gt同时匹配多个预测框，只取其匹配最大的那一个预测框
            '''
            # 以上操作实现了为每一个gt分配一个iou最高的类别的预测框，实现一一对应

        matches = torch.Tensor(matches).to(iouv.device)
        correct[matches[:, 1].long()] = matches[:, 2:3] >= iouv
        '''
         当前获得了gt与预测框的一一对应，其对于的iou可以作为评价指标，构建一个评价矩阵
         需要注意，这里的matches[:, 1]表示的是为对应的预测框来赋予其iou所能达到的程度，也就是iouv的评价指标
        '''
        # 在correct中，只有与gt匹配的预测框才有对应的iou评价指标，其他大多数没有匹配的预测框都是全部为False
    return correct

这段代码主要是计算correct，来获取匹配预测框的iou信息。

这个函数主要有两个作用：

• 作用1：对预测框与gt进行匹配 
• 作用2：对匹配上的预测框进行iou数值判断，用True来填充，其余没有匹配上的预测框的所以行数全部设置为False

对于每张图像的预测框，需要筛选出能与gt匹配的框来进行相关的iou计算，设置了iou从0.5-0.95的10个梯度，如果匹配的预测框iou大于相对于的阈值，则在对应位置设置为True，否则设置为False；而对于没有匹配上的预测框全部设置为False。

Q：为什么要筛选？

这是因为一个gt只可能是一个类别，不可能是多个类别，所以需要取置信度最高的类别进行匹配。但是此时还可能多个gt和一个预测框匹配，同样的，为这个预测框分配iou值最高的gt，依次来实现一一配对。

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四、执行run（）函数

4.1 设置参数

'''======================1.设置参数====================='''
@torch.no_grad()
def run(data, # 数据集配置文件地址 包含数据集的路径、类别个数、类名、下载地址等信息 train.py时传入data_dict
        weights=None,  # 模型的权重文件地址 运行train.py=None 运行test.py=默认weights/yolov5s
        batch_size=32,  # 前向传播的批次大小 运行test.py传入默认32 运行train.py则传入batch_size // WORLD_SIZE * 2
        imgsz=640,  # 输入网络的图片分辨率 运行test.py传入默认640 运行train.py则传入imgsz_test
        conf_thres=0.001,  # object置信度阈值 默认0.001
        iou_thres=0.6,  # 进行NMS时IOU的阈值 默认0.6
        task='val',  # 设置测试的类型 有train, val, test, speed or study几种 默认val
        device='',  # 执行 val.py 所在的设备 cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu
        single_cls=False,  # 数据集是否只有一个类别 默认False
        augment=False,  # 测试时增强
        verbose=False,  # 是否打印出每个类别的mAP 运行test.py传入默认Fasle 运行train.py则传入nc < 50 and final_epoch
        save_txt=False,  # 是否以txt文件的形式保存模型预测框的坐标 默认True
        save_hybrid=False,  # 是否保存预测每个目标的置信度到预测txt文件中 默认True
        save_conf=False,  # 保存置信度
        save_json=False,  # 是否按照coco的json格式保存预测框，并且使用cocoapi做评估（需要同样coco的json格式的标签）,
                      #运行test.py传入默认Fasle 运行train.py则传入is_coco and final_epoch(一般也是False)
        project=ROOT / 'runs/val',  # 验证结果保存的根目录 默认是 runs/val
        name='exp',  # 验证结果保存的目录 默认是exp  最终: runs/val/exp
        exist_ok=False,  # 如果文件存在就increment name，不存在就新建  默认False(默认文件都是不存在的)
        half=True,  # 使用 FP16 的半精度推理
        dnn=False,  # 在 ONNX 推理时使用 OpenCV DNN 后段端
        model=None,  # 如果执行val.py就为None 如果执行train.py就会传入( model=attempt_load(f, device).half() )
        dataloader=None, # 数据加载器 如果执行val.py就为None 如果执行train.py就会传入testloader
        save_dir=Path(''), # 文件保存路径 如果执行val.py就为‘’ , 如果执行train.py就会传入save_dir(runs/train/expn)
        plots=True, # 是否可视化 运行val.py传入，默认True
        callbacks=Callbacks(),  # 回调函数
        compute_loss=None, # 损失函数 运行val.py传入默认None 运行train.py则传入compute_loss(train)
        ):

这段代码定义了run（）函数，并设置了一系列参数，用于指定物体检测或识别的相关参数。

这些参数包括：

• data：  数据集文件的路径，默认为COCO128数据集的配置文件路径
• weights：  模型权重文件的路径，默认为YOLOv5s的权重文件路径
• batch_size:   前向传播的批次大小，运行val.py传入默认32 。运行train.py则传入batch_size // WORLD_SIZE * 2
• imgsz：  输入图像的大小，默认为640x640
• conf_thres：  置信度阈值，默认为0.001
• iou_thres：  非极大值抑制的iou阈值，默认为0.6
• task:   设置测试的类型 有train, val, test, speed or study几种，默认val
• device：  使用的设备类型，默认为空，表示自动选择最合适的设备
• single_cls:   数据集是否只用一个类别，运行val.py传入默认False 运行train.py则传入single_cls
• augment：  是否使用数据增强的方式进行检测，默认为False
• verbose:   是否打印出每个类别的mAP，运行val.py传入默认Fasle。运行train.py则传入nc < 50 and final_epoch
• save_txt：  是否将检测结果保存为文本文件，默认为False
• save_hybrid:   是否保存 label+prediction hybrid results to *.txt 默认False
• save_conf：  是否在保存的文本文件中包含置信度信息，默认为False
• save_json：  是否按照coco的json格式保存预测框，并且使用cocoapi做评估（需要同样coco的json格式的标签）运行test.py传入默认Fasle。运行train.py则传入is_coco and final_epoch(一般也是False)
• project：  结果保存的项目文件夹路径，默认为“runs/val”
• name：  结果保存的文件名，默认为“exp”
• exist_ok：  如果结果保存的文件夹已存在，是否覆盖，默认为False，即不覆盖
• half：  是否使用FP16的半精度推理模式，默认为False
• dnn：  是否使用OpenCV DNN作为ONNX推理的后端，默认为False
• model:  模型， 如果执行val.py就为None 如果执行train.py就会传入ema.ema(ema模型)
• dataloader:  数据加载器， 如果执行val.py就为None 如果执行train.py就会传入testloader
• save_dir:  文件保存路径， 如果执行val.py就为‘ ’ ，如果执行train.py就会传入save_dir(runs/train/expn)
• plots:  是否可视化，运行val.py传入默认True，运行train.py则传入plots and final_epoch
• callback:   回调函数
• compute_loss:  损失函数，运行val.py传入默认None，运行train.py则传入compute_loss(train) 

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4.2 初始化/加载模型以及设置设备

 '''======================2.初始化/加载模型以及设置设备====================='''
    # Initialize/load model and set device
    training = model is not None
    if training:  # 通过 train.py 调用的run函数
        # 获得记录在模型中的设备 next为迭代器
        device, pt = next(model.parameters()).device, True

        # 精度减半
        # 如果设备类型不是cpu 则将模型由32位浮点数转换为16位浮点数
        half &= device.type != 'cpu'  # half precision only supported on CUDA
        model.half() if half else model.float()

    else:  # 直接通过 val.py 调用 run 函数
        # 调用torch_utils中select_device来选择执行程序时的设备
        device = select_device(device, batch_size=batch_size)

        # 路径
        # 调用genera.py中的increment_path函数来生成save_dir文件路径  run\test\expn
        save_dir = increment_path(Path(project) / name, exist_ok=exist_ok)  # increment run
        # mkdir创建路径最后一级目录
        (save_dir / 'labels' if save_txt else save_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True)  # make dir

        model = DetectMultiBackend(weights, device=device, dnn=dnn)
        stride, pt = model.stride, model.pt
        # 调用general.py中的check_img_size函数来检查图像分辨率能否被32整除
        imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride)  # check image size
        # 如果不是CPU，使用半进度(图片半精度/模型半精度)
        half &= pt and device.type != 'cpu'  # half precision only supported by PyTorch on CUDA
        if pt:
            model.model.half() if half else model.model.float()
        else:
            half = False
            batch_size = 1  # export.py models default to batch-size 1
            device = torch.device('cpu')
            # 打印耗时
            LOGGER.info(f'Forcing --batch-size 1 square inference shape(1,3,{imgsz},{imgsz}) for non-PyTorch backends')

        # Data
        # 调用general.py中的check_dataset函数来检查数据文件是否正常
        data = check_dataset(data)  # check

这段代码主要是初始化并加载模型，并设置设备

​​​​首先判断模型是否存在，若不存在则训练为假。

接着判断是否是训练时调用run函数——执行train.py， 如果是就使用训练时的设备（一般都是train），如果不是trin.py调用run函数——执行val.py，就调用select_device选择可用的设备，并生成save_dir + make dir + 加载模型model + check imgsz + 加载data配置信息。

• 训练时（train.py）调用：初始化模型参数、训练设备
• 验证时（val.py）调用：初始化设备、save_dir文件路径、make dir、加载模型、check imgsz、 加载+check data配置信息

最后判断设备类型并仅仅单GPU支持一半的精度。Half model 只能在单GPU设备上才能使用， 一旦使用half，不但模型需要设为half，输入模型的图片也需要设为half。如果设备类型不是CPU 则将模型由32位浮点数转换为16位浮点数。

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4.3 加载配置

'''======================3.加载配置====================='''
    # Configure
    # 将模型转换为测试模式 固定住dropout层和Batch Normalization层
    model.eval()
    # 通过 COCO 数据集的文件夹组织结构判断当前数据集是否为 COCO 数据集
    is_coco = isinstance(data.get('val'), str) and data['val'].endswith('coco/val2017.txt')  # COCO dataset
    # 确定检测的类别数目
    nc = 1 if single_cls else int(data['nc'])  # number of classes
    # 计算mAP相关参数
    iouv = torch.linspace(0.5, 0.95, 10).to(device)  # [email protected]:0.95 的iou向量
    # numel为pytorch预置函数 用来获取张量中的元素个数
    niou = iouv.numel()

这段代码主要是加载数据集的yaml配置文件

首先，通过model.eval()  启动模型验证模式，is_coco判断是否是coco数据集。

然后，确定检测的类别个数nc ，以及计算mAP相关参数，设置iou阈值从0.5-0.95取10个(0.05间隔)   所以iouv: [0.50000, 0.55000, 0.60000, 0.65000, 0.70000, 0.75000, 0.80000, 0.85000, 0.90000, 0.95000]

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4.4 加载val数据集

'''======================4.加载val数据集====================='''
    # Dataloader
    if not training:
        if pt and device.type != 'cpu':
            # 创建一张全为0的图片（四维张量）
            model(torch.zeros(1, 3, imgsz, imgsz).to(device).type_as(next(model.model.parameters())))  # warmup
        pad = 0.0 if task == 'speed' else 0.5
        task = task if task in ('train', 'val', 'test') else 'val'  # path to train/val/test images
        # 调用datasets.py文件中的create_dataloader函数创建dataloader
        dataloader = create_dataloader(data[task], imgsz, batch_size, stride, single_cls, pad=pad, rect=pt,
                                       prefix=colorstr(f'{task}: '))[0]

这段代码主要是加载val数据集

判断是否是训练。如果不是训练——执行val.py调用run函数，就调用create_dataloader生成dataloader 。 如果是训练——执行train.py调用run函数，就不需要生成dataloader 可以直接从参数中传过来testloader。 

• 训练时（train.py）调用：加载val数据集
• 验证时（val.py）调用：不需要加载val数据集 直接从train.py 中传入testloader

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 4.5 初始化

'''======================5.初始化====================='''
    # 初始化已完成测试的图片数量
    seen = 0
    # 调用matrics中函数 存储混淆矩阵
    confusion_matrix = ConfusionMatrix(nc=nc)
    # 获取数据集所有类别的类名
    names = {k: v for k, v in enumerate(model.names if hasattr(model, 'names') else model.module.names)}
    # 调用general.py中的函数  获取coco数据集的类别索引
    class_map = coco80_to_coco91_class() if is_coco else list(range(1000))
    # 设置tqdm进度条的显示信息
    s = ('%20s' + '%11s' * 6) % ('Class', 'Images', 'Labels', 'P', 'R', '[email protected]', '[email protected]:.95')
    # 初始化detection中各个指标的值
    dt, p, r, f1, mp, mr, map50, map = [0.0, 0.0, 0.0], 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0
    # 初始化网络训练的loss
    loss = torch.zeros(3, device=device)
    # 初始化json文件涉及到的字典、统计信息、AP、每一个类别的AP、图片汇总
    jdict, stats, ap, ap_class = [], [], [], []
    pbar = tqdm(dataloader, desc=s, ncols=NCOLS, bar_format='{l_bar}{bar:10}{r_bar}{bar:-10b}')  # progress bar

这段代码主要是获取dataloader、初始化模型测试当中用到的相应参数

（1）初始化已完成测试图片数量，设置seen=0

（2）初始化混淆矩阵

（3）获取数据集类名 和coco数据集的类别索引 

（4）设置tqdm进度条的显示信息

（5）初始化p, r, f1, mp, mr, map50, map指标和初始化测试集的损失以及初始化json文件中的字典 统计信息、ap等

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4.6 验证过程

4.6.1 开始验证前的预处理

    '''===6.1 开始验证前的预处理==='''
    for batch_i, (im, targets, paths, shapes) in enumerate(pbar):
        # 获取当前时间
        t1 = time_sync()
        if pt:
            # 将图片数据拷贝到device（GPU）上面
            im = im.to(device, non_blocking=True)
            #对targets也做同样拷贝的操作
            targets = targets.to(device)
        # 将图片从64位精度转换为32位精度
        im = im.half() if half else im.float()  # uint8 to fp16/32
        # 将图像像素值0-255的范围归一化到0-1的范围
        im /= 255  # 0 - 255 to 0.0 - 1.0
        # 四个变量分别代表batchsize、通道数目、图像高度、图像宽度
        nb, _, height, width = im.shape  # batch size, channels, height, width
        # 获取当前时间
        t2 = time_sync()
        # dt[0]: 累计处理数据时间
        dt[0] += t2 - t1

这段代码主要是预处理图片和target

获取dataloader当中的batch、图片、目标、路径、形状信息等。

---

4.6.2 前项推理

 '''===6.2 前向推理==='''
        # Inference
        out, train_out = model(im) if training else model(im, augment=augment, val=True)  # inference, loss outputs
        # 累计前向推理时间  dt[1]
        dt[1] += time_sync() - t2

这段代码主要是模型前项推理以及累计前项推理时间

• out:   推理结果。1个 ，[bs, anchor_num*grid_w*grid_h, xywh+c+20classes] = [1, 19200+4800+1200, 25]
• train_out:   训练结果。3个， [bs, anchor_num, grid_w, grid_h, xywh+c+20classes]。如: [1, 3, 80, 80, 25] [1, 3, 40, 40, 25] [1, 3, 20, 20, 25] 

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4.6.3 计算损失

'''===6.3 计算损失==='''
        # Loss
        # compute_loss不为空 说明正在执行train.py  根据传入的compute_loss计算损失值
        if compute_loss:
            # loss 包含bounding box 回归的GIoU、object和class 三者的损失
            loss += compute_loss([x.float() for x in train_out], targets)[1]  # box, obj, cls

这段代码主要是计算验证集损失

判断compute_loss是否为空，不为空则说明正在执行train.py ，根据传入的compute_loss计算损失值。

loss 包含bounding box 回归的GIoU、object和class 三者的损失

• 分类损失(cls_loss)：该损失用于判断模型是否能够准确地识别出图像中的对象，并将其分类到正确的类别中。
• 置信度损失(obj_loss)：该损失用于衡量模型预测的框（即包含对象的矩形）与真实框之间的差异。
• 边界框损失(box_loss)：该损失用于衡量模型预测的边界框与真实边界框之间的差异，这有助于确保模型能够准确地定位对象。

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 4.6.4 NMS获得预测框

'''===6.4 NMS获得预测框==='''
        # NMS
        # targets: [num_target, img_index+class_index+xywh] = [31, 6]
        targets[:, 2:] *= torch.Tensor([width, height, width, height]).to(device)  # to pixels
        # 提取bach中每一张图片的目标的label
        # lb: {list: bs} 第一张图片的target[17, 5] 第二张[1, 5] 第三张[7, 5] 第四张[6, 5]
        lb = [targets[targets[:, 0] == i, 1:] for i in range(nb)] if save_hybrid else []  # for autolabelling
        # 计算NMS过程所需要的时间
        t3 = time_sync()
        # 调用general.py中的函数 进行非极大值抑制操作
        out = non_max_suppression(out, conf_thres, iou_thres, labels=lb, multi_label=True, agnostic=single_cls)
        # 累计NMS时间
        dt[2] += time_sync() - t3

这段代码主要是运行NMS 目标检测的后处理模块，用于删除冗余的bounding box
首先将真实框target的xywh (因为 target 是在 labelimg 中做了归一化的)映射到真实的图像尺寸
然后，在 NMS之前将数据集标签 targets 添加到模型预测中，这允许在数据集中自动标记(for autolabelling)其它对象(在pred中混入gt)并且mAP反映了新的混合标签。

最后调用general.py中的函数，进行NMS操作，并计算NMS过程所需要的时间，

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4.6.5 统计真实框、预测框信息

        '''===6.5 统计真实框、预测框信息==='''
        # Metrics
        # si代表第si张图片，pred是对应图片预测的label信息
        for si, pred in enumerate(out):
            # 获取第si张图片的gt标签信息 包括class, x, y, w, h    target[:, 0]为标签属于哪张图片的编号
            labels = targets[targets[:, 0] == si, 1:]
            # nl为图片检测到的目标个数
            nl = len(labels)
            # tcls为检测到的目标的类别 label矩阵的第一列
            tcls = labels[:, 0].tolist() if nl else []  # target class
            # 第si张图片对应的文件路径
            path, shape = Path(paths[si]), shapes[si][0]
            # 统计测试图片数量 +1
            seen += 1

            # 如果预测为空，则添加空的信息到stats里
            if len(pred) == 0:
                if nl: # 预测为空但同时有label信息
                    # stats初始化为一个空列表[] 此处添加一个空信息
                    # 添加的每一个元素均为tuple 其中第二第三个变量为一个空的tensor
                    stats.append((torch.zeros(0, niou, dtype=torch.bool), torch.Tensor(), torch.Tensor(), tcls))
                continue

            # Predictions
            # 预测
            if single_cls:
                pred[:, 5] = 0
            # 对pred进行深复制
            predn = pred.clone()
            # 调用general.py中的函数 将图片调整为原图大小
            scale_coords(im[si].shape[1:], predn[:, :4], shape, shapes[si][1])  # native-space pred

            # Evaluate
            # 预测框评估
            if nl:
                # 获得xyxy格式的框
                tbox = xywh2xyxy(labels[:, 1:5])  # target boxes
                # 调用general.py中的函数 将图片调整为原图大小
                scale_coords(im[si].shape[1:], tbox, shape, shapes[si][1])  # native-space labels
                # 处理完gt的尺寸信息，重新构建成 (cls, xyxy)的格式
                labelsn = torch.cat((labels[:, 0:1], tbox), 1)  # native-space label
                # 对当前的预测框与gt进行一一匹配，并且在预测框的对应位置上获取iou的评分信息，其余没有匹配上的预测框设置为False
                correct = process_batch(predn, labelsn, iouv)
                if plots:
                    # 计算混淆矩阵 confusion_matrix
                    confusion_matrix.process_batch(predn, labelsn)
            else:
                # 返回一个形状为为pred.shape[0, 类型为torch.dtype，里面的每一个值都是0的tensor
                correct = torch.zeros(pred.shape[0], niou, dtype=torch.bool)
            # 每张图片的结果统计到stats里
            stats.append((correct.cpu(), pred[:, 4].cpu(), pred[:, 5].cpu(), tcls))  # (correct, conf, pcls, tcls)

            # Save/log
            # 保存预测信息到txt文件
            if save_txt:
                save_one_txt(predn, save_conf, shape, file=save_dir / 'labels' / (path.stem + '.txt'))
            # 保存预测信息到json字典
            if save_json:
                save_one_json(predn, jdict, path, class_map)  # append to COCO-JSON dictionary
            callbacks.run('on_val_image_end', pred, predn, path, names, im[si])

这段代码主要是统计每张图片真实框和预测框的相关信息

首先统计每张图片的相关信息，如预测label信息、标签gt信息等。然后统计检测到的目标个数和类别以及相对应的文件路径。

接着利用得到的上述信息进行目标的预测，并将结果保存同时输出日志，分别保存预测信息到image_name.txt文件和coco格式的json字典。

• txt文件保存的预测信息：cls＋xywh＋conf 
• jdict字典保存的预测信息：image_id + category_id + bbox + score

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4.6.6 画出前三个batch图片的gt和pred框

 '''===6.6 画出前三个batch图片的gt和pred框==='''
        # Plot images
        # 画出前三个batch的图片的ground truth和预测框predictions(两个图)一起保存
        if plots and batch_i < 3:
            f = save_dir / f'val_batch{batch_i}_labels.jpg'  # labels
            Thread(target=plot_images, args=(im, targets, paths, f, names), daemon=True).start()
            '''
              Thread()函数为创建一个新的线程来执行这个函数 函数为plots.py中的plot_images函数
              target: 执行的函数  args: 传入的函数参数  daemon: 当主线程结束后, 由他创建的子线程Thread也已经自动结束了
              .start(): 启动线程  当thread一启动的时候, 就会运行我们自己定义的这个函数plot_images
              如果在plot_images里面打开断点调试, 可以发现子线程暂停, 但是主线程还是在正常的训练(还是正常的跑)
            '''
            # 传入plot_images函数之前需要改变pred的格式  target则不需要改
            f = save_dir / f'val_batch{batch_i}_pred.jpg'  # predictions
            Thread(target=plot_images, args=(im, output_to_target(out), paths, f, names), daemon=True).start()

这段代码主要是创建子进程进行绘图，画出前三个batch图片的gt和pred框

• gt : 真实框，Ground truth box, 是人工标注的位置，存放在标注文件中
• pred : 预测框，Prediction box， 是由目标检测模型计算输出的框

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4.6.7 计算指标

'''===6.7 计算指标==='''
    # Compute metrics
    # 将stats列表的信息拼接到一起
    stats = [np.concatenate(x, 0) for x in zip(*stats)]  # 转换为对应格式numpy
    # stats[0].any(): stats[0]是否全部为False, 是则返回 False, 如果有一个为 True, 则返回 True
    if len(stats) and stats[0].any():
        # 计算上述测试过程中的各种性能指标
        p, r, ap, f1, ap_class = ap_per_class(*stats, plot=plots, save_dir=save_dir, names=names)
        
        ap50, ap = ap[:, 0], ap.mean(1)  # [email protected], [email protected]:0.95
      
        mp, mr, map50, map = p.mean(), r.mean(), ap50.mean(), ap.mean()
       
        nt = np.bincount(stats[3].astype(np.int64), minlength=nc)  # number of targets per class
       
    else:
        nt = torch.zeros(1)

这段代码主要是计算评判分类效果的各种指标

correct [img_sum, 10] ：整个数据集所有图片中所有预测框在每一个iou条件下是否是TP [1905, 10]

• p:    [nc] 最大平均f1时每个类别的precision
• r:    [nc] 最大平均f1时每个类别的recall
• ap:    [71, 10] 数据集每个类别在10个iou阈值下的mAP
• f1：    [nc] 最大平均f1时每个类别的f1
• ap_class:    [nc] 返回数据集中所有的类别index

 conf [img_sum] ：整个数据集所有图片中所有预测框的conf [1905]

• ap50:   [nc] 所有类别的[email protected]   
• ap:   [nc] 所有类别的[email protected]:0.95 

pcls [img_sum] ：整个数据集所有图片中所有预测框的类别 [1905]

• mp:   [1] 所有类别的平均precision(最大f1时)
• mr:   [1] 所有类别的平均recall(最大f1时)
• map50:   [1] 所有类别的平均[email protected]
• map:   [1] 所有类别的平均[email protected]:0.95

 tcls [gt_sum] ：整个数据集所有图片所有gt框的class [929]

• nt:  [nc] 统计出整个数据集的gt框中数据集各个类别的个数 

---

4.6.8 打印日志   

'''===6.8 打印日志==='''
    # Print results
    # 按照以下格式来打印测试过程的指标
    pf = '%20s' + '%11i' * 2 + '%11.3g' * 4  # print format
    LOGGER.info(pf % ('all', seen, nt.sum(), mp, mr, map50, map))

    # Print results per class
    # 打印每一个类别对应的性能指标
    if (verbose or (nc < 50 and not training)) and nc > 1 and len(stats):
        for i, c in enumerate(ap_class):
            LOGGER.info(pf % (names[c], seen, nt[c], p[i], r[i], ap50[i], ap[i]))

    # Print speeds
    # 打印 推断/NMS过程/总过程 的在每一个batch上面的时间消耗
    t = tuple(x / seen * 1E3 for x in dt)  # speeds per image
    if not training:
        shape = (batch_size, 3, imgsz, imgsz)
        LOGGER.info(f'Speed: %.1fms pre-process, %.1fms inference, %.1fms NMS per image at shape {shape}' % t)

这段代码主要是打印各项指标

首先打印测试过程中的指标，包括：数据集图片数量 、 数据集gt框的数量 、所有类别的平均precision 、 所有类别的平均recall 、所有类别的平均[email protected] 、所有类别的平均[email protected]:0.95
然后打印每个类别对应的指标，包括：类别、数据集图片数量 、这个类别的gt框数量、这个类别的precision、这个类别的recall、这个类别的[email protected]、这个类别的[email protected]:0.95
最后打印前向传播耗费的总时间、nms耗费总时间、总时间

---

4.6.9 保存验证结果   

'''===6.9 保存验证结果==='''
    # Plots
    # 绘图
    if plots:
        # confusion_matrix.plot（）函数绘制混淆矩阵
        confusion_matrix.plot(save_dir=save_dir, names=list(names.values()))
        # 调用Loggers中的on_val_end方法，将日志记录并生成一些记录的图片
        callbacks.run('on_val_end')

    # Save JSON
    # 采用之前保存的json文件格式预测结果 通过coco的api评估各个指标
    if save_json and len(jdict):
        w = Path(weights[0] if isinstance(weights, list) else weights).stem if weights is not None else ''  # weights
        # 注释的json格式
        anno_json = str(Path(data.get('path', '../coco')) / 'annotations/instances_val2017.json')  # annotations json
        # 预测的json格式
        pred_json = str(save_dir / f"{w}_predictions.json")  # predictions json
        # 在控制台打印coco的api评估各个指标，保存到json文件
        LOGGER.info(f'\nEvaluating pycocotools mAP... saving {pred_json}...')
        # 打开pred_json文件只用于写入
        with open(pred_json, 'w') as f: # w:打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在，创建新文件。
            # 测试集的标签也需要转成coco的json格式。将 dict==>json 序列化，用json.dumps()
            json.dump(jdict, f)

        try:  # https://github.com/cocodataset/cocoapi/blob/master/PythonAPI/pycocoEvalDemo.ipynb
            check_requirements(['pycocotools'])
            # 以下过程为利用官方coco工具进行结果的评测
            from pycocotools.coco import COCO
            from pycocotools.cocoeval import COCOeval

            # 获取并初始化测试集标签的json文件
            anno = COCO(anno_json)  # init annotations api
            # 初始化预测框的文件
            pred = anno.loadRes(pred_json)  # init predictions api
            # 创建评估器
            eval = COCOeval(anno, pred, 'bbox')
            if is_coco:
                eval.params.imgIds = [int(Path(x).stem) for x in dataloader.dataset.img_files]  # image IDs to evaluate
            # 评估
            eval.evaluate()
            eval.accumulate()
            # 展示结果
            eval.summarize()
            map, map50 = eval.stats[:2]  # update results ([email protected]:0.95, [email protected])
        except Exception as e:
            LOGGER.info(f'pycocotools unable to run: {e}')

这段代码主要是绘制混淆矩阵和利用cocoapi进行相关性能指标的评估

首先用confusion_matrix.plot（）函数绘制混淆矩阵

confusion_matrix.png:

接着采用之前保存的json文件格式预测结果，通过cocoapi评估各个指标，需要注意的是测试集的标签也要转为coco的json格式。另外，因为coco测试集的标签是给出的，因此这个评估过程结合了测试集标签 ，不过在更多的目标检测场合下，为保证公正测试集标签不会给出。

---

4.6.10 返回结果

'''===6.10 返回结果==='''
    # Return results
    # 返回测试指标结果
    model.float() # 将模型转换为适用于训练的状态
    if not training:# 如果不是训练过程则将结果保存到对应的路径
        s = f"\n{len(list(save_dir.glob('labels/*.txt')))} labels saved to {save_dir / 'labels'}" if save_txt else ''
        # 在控制台中打印保存结果
        LOGGER.info(f"Results saved to {colorstr('bold', save_dir)}{s}")
    maps = np.zeros(nc) + map
    for i, c in enumerate(ap_class):
        maps[c] = ap[i]
    # 返回对应的测试结果
    return (mp, mr, map50, map, *(loss.cpu() / len(dataloader)).tolist()), maps, t

这段代码主要是返回对应的测试结果

• mp：  [1] 所有类别的平均precision(最大f1时)
• mr：  [1] 所有类别的平均recall(最大f1时)
• map50：  [1] 所有类别的平均[email protected]
• map ： [1] 所有类别的平均[email protected]:0.95
• val_box_loss ： [1] 验证集回归损失
• val_obj_loss：  [1] 验证集置信度损失
• val_cls_loss：  [1] 验证集分类损失 maps: [80] 所有类别的[email protected]:0.95 t: {tuple: 3}
  • 0:  打印前向传播耗费的总时间
  • 1:  nms耗费总时间
  • 2:  总时间

---

五、设置opt参数

'''===============================================五、设置opt参数==================================================='''
def parse_opt():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    # 数据集配置文件地址 包含数据集的路径、类别个数、类名、下载地址等信息
    parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='dataset.yaml path')
    # 模型的权重文件地址yolov5s.pt
    parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.pt', help='model.pt path(s)')
    # 前向传播的批次大小 默认32
    parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=32, help='batch size')
    # 输入网络的图片分辨率 默认640
    parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)')
    # object置信度阈值 默认0.001
    parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.001, help='confidence threshold')
    # 进行NMS时IOU的阈值 默认0.6
    parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.6, help='NMS IoU threshold')
    # 设置测试的类型 有train, val, test, speed or study几种 默认val
    parser.add_argument('--task', default='val', help='train, val, test, speed or study')
    # 测试的设备
    parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
    # 数据集是否只用一个类别 默认False
    parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='treat as single-class dataset')
    # 测试是否使用TTA Test Time Augment 默认False
    parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference')
    # 是否打印出每个类别的mAP 默认False
    parser.add_argument('--verbose', action='store_true', help='report mAP by class')
    # 是否以txt文件的形式保存模型预测的框坐标, 默认False
    parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt')
    # 保存label+prediction杂交结果到对应.txt，默认False
    parser.add_argument('--save-hybrid', action='store_true', help='save label+prediction hybrid results to *.txt')
    # 保存置信度
    parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')
    # 是否按照coco的json格式保存预测框，并且使用cocoapi做评估（需要同样coco的json格式的标签） 默认False
    parser.add_argument('--save-json', action='store_true', help='save a COCO-JSON results file')
    # 测试保存的源文件 默认runs/val
    parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/val', help='save to project/name')
    # 测试保存的文件地址 默认exp  保存在runs/val/exp下
    parser.add_argument('--name', default='exp', help='save to project/name')
    # 是否存在当前文件 默认False 一般是 no exist-ok 连用  所以一般都要重新创建文件夹
    parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')
    # 是否使用半精度推理 默认False
    parser.add_argument('--half', action='store_true', help='use FP16 half-precision inference')
    # 是否使用 OpenCV DNN对ONNX 模型推理
    parser.add_argument('--dnn', action='store_true', help='use OpenCV DNN for ONNX inference')

    # 解析上述参数
    opt = parser.parse_args()
    opt.data = check_yaml(opt.data)
    # |或 左右两个变量有一个为True 左边变量就为True
    opt.save_json |= opt.data.endswith('coco.yaml')
    opt.save_txt |= opt.save_hybrid
    print_args(FILE.stem, opt)
    return opt

opt参数解析： 

• data：  数据集文件的路径，默认为COCO128数据集的配置文件路径
• weights：  模型权重文件的路径，默认为YOLOv5s的权重文件路径
• batch_size:   前向传播的批次大小，运行val.py传入默认32 。运行train.py则传入batch_size // WORLD_SIZE * 2
• imgsz：  输入图像的大小，默认为640x640
• conf_thres：  置信度阈值，默认为0.001
• iou_thres：  非极大值抑制的iou阈值，默认为0.6
• task:   设置测试的类型 有train, val, test, speed or study几种，默认val
• device：  使用的设备类型，默认为空，表示自动选择最合适的设备
• single_cls:   数据集是否只用一个类别，运行val.py传入默认False 运行train.py则传入single_cls
• augment：  是否使用数据增强的方式进行检测，默认为False
• verbose:   是否打印出每个类别的mAP，运行val.py传入默认Fasle。运行train.py则传入nc < 50 and final_epoch
• save_txt：  是否将检测结果保存为文本文件，默认为False
• save_hybrid:   是否保存 label+prediction hybrid results to *.txt 默认False
• save_conf：  是否在保存的文本文件中包含置信度信息，默认为False
• save_json：  是否按照coco的json格式保存预测框，并且使用cocoapi做评估（需要同样coco的json格式的标签）运行test.py传入默认Fasle。运行train.py则传入is_coco and final_epoch(一般也是False)
• project：  结果保存的项目文件夹路径，默认为“runs/val”
• name：  结果保存的文件名，默认为“exp”
• exist_ok：  如果结果保存的文件夹已存在，是否覆盖，默认为False，即不覆盖
• half：  是否使用FP16的半精度推理模式，默认为False
• dnn：  是否使用OpenCV DNN作为ONNX推理的后端，默认为False

（关于调参，推荐大家看@迪菲赫尔曼大佬的这篇文章：手把手带你调参YOLOv5 (v5.0-v7.0)（验证）_迪菲赫尔曼的博客-CSDN博客）

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六、执行main()函数

'''==============================六、执行main（）函数======================================'''
def main(opt):
    # 检测requirements文件中需要的包是否安装好了
    check_requirements(requirements=ROOT / 'requirements.txt', exclude=('tensorboard', 'thop'))

    # 如果task in ['train', 'val', 'test']就正常测试 训练集/验证集/测试集
    if opt.task in ('train', 'val', 'test'):  # run normally
        if opt.conf_thres > 0.001:  # https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/1466
            LOGGER.info(f'WARNING: confidence threshold {opt.conf_thres} >> 0.001 will produce invalid mAP values.')
        run(**vars(opt))

    else:
        weights = opt.weights if isinstance(opt.weights, list) else [opt.weights]
        opt.half = True  # FP16 for fastest results
        # 如果opt.task == 'speed' 就测试yolov5系列和yolov3-spp各个模型的速度评估
        if opt.task == 'speed':  # speed benchmarks
            # python val.py --task speed --data coco.yaml --batch 1 --weights yolov5n.pt yolov5s.pt...
            opt.conf_thres, opt.iou_thres, opt.save_json = 0.25, 0.45, False
            for opt.weights in weights:
                run(**vars(opt), plots=False)

        # 如果opt.task = ['study']就评估yolov5系列和yolov3-spp各个模型在各个尺度下的指标并可视化
        elif opt.task == 'study':  # speed vs mAP benchmarks
            # python val.py --task study --data coco.yaml --iou 0.7 --weights yolov5n.pt yolov5s.pt...
            for opt.weights in weights:
                # 保存的文件名
                f = f'study_{Path(opt.data).stem}_{Path(opt.weights).stem}.txt'  # filename to save to
                # x坐标轴和y坐标
                x, y = list(range(256, 1536 + 128, 128)), []  # x axis (image sizes), y axis
                for opt.imgsz in x:  # img-size
                    LOGGER.info(f'\nRunning {f} --imgsz {opt.imgsz}...')
                    r, _, t = run(**vars(opt), plots=False)
                    # 返回相关结果和时间
                    y.append(r + t)  # results and times
                # 将y输出保存
                np.savetxt(f, y, fmt='%10.4g')  # save
            # 命令行执行命令将study文件进行压缩
            os.system('zip -r study.zip study_*.txt')
            # 调用plots.py中的函数 可视化各个指标
            plot_val_study(x=x)  # plot

# python val.py --data data/mask_data.yaml --weights runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt --img 640
if __name__ == "__main__":
    opt = parse_opt()
    main(opt)

这段代码主要是根据解析的opt参数，调用run函数

这个模块根据opt.task可以分为三个分支，主要的分支还是在 opt.task in (‘train’, ‘val’, ‘test’)。而其他的两个分支，大家大概看看在干什么就可以了，没什么用。一般我们都是直接进入第一个分支，执行run（）函数。

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七、val.py代码全部注释

# YOLOv5  by Ultralytics, GPL-3.0 license
"""
Validate a trained YOLOv5 model accuracy on a custom dataset

Usage:
    $ python path/to/val.py --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt --img 640
"""
'''===============================================一、导入包==================================================='''
'''======================1.导入安装好的python库====================='''

import argparse # 解析命令行参数的库
import json # 实现字典列表和JSON字符串之间的相互解析
import os  # 与操作系统进行交互的文件库 包含文件路径操作与解析
import sys # sys系统模块 包含了与Python解释器和它的环境有关的函数
from pathlib import Path # Path将str转换为Path对象 使字符串路径易于操作的模块
from threading import Thread # python中处理多线程的库

import numpy as np # 矩阵计算基础库
import torch # pytorch 深度学习库
from tqdm import tqdm  # 用于直观显示进度条的一个库

'''===================2.获取当前文件的绝对路径========================'''
FILE = Path(__file__).resolve()# __file__指的是当前文件(即val.py),FILE最终保存着当前文件的绝对路径,比如D://yolov5/val.py
ROOT = FILE.parents[0]  # YOLOv5 root directory ROOT保存着当前项目的父目录,比如 D://yolov5
if str(ROOT) not in sys.path: # sys.path即当前python环境可以运行的路径,假如当前项目不在该路径中,就无法运行其中的模块,所以就需要加载路径
    sys.path.append(str(ROOT))  # add ROOT to PATH 把ROOT添加到运行路径上
ROOT = Path(os.path.relpath(ROOT, Path.cwd()))  # relative ROOT设置为相对路径

'''===================3..加载自定义模块============================'''
from models.common import DetectMultiBackend # yolov5的网络结构(yolov5)
from utils.callbacks import Callbacks # 和日志相关的回调函数
from utils.datasets import create_dataloader # 加载数据集的函数
from utils.general import (LOGGER, NCOLS, box_iou, check_dataset, check_img_size, check_requirements, check_yaml,
                           coco80_to_coco91_class, colorstr, increment_path, non_max_suppression, print_args,
                           scale_coords, xywh2xyxy, xyxy2xywh)  # 定义了一些常用的工具函数
from utils.metrics import ConfusionMatrix, ap_per_class # 在YOLOv5中，fitness函数实现对 [P, R, [email protected], [email protected]] 指标进行加权
from utils.plots import output_to_target, plot_images, plot_val_study # 定义了Annotator类，可以在图像上绘制矩形框和标注信息
from utils.torch_utils import select_device, time_sync  # 定义了一些与PyTorch有关的工具函数

'''===============================================二、保存信息==================================================='''
'''======================1.保存预测信息到txt文件====================='''
def save_one_txt(predn, save_conf, shape, file):
    # Save one txt result
    # gn = [w, h, w, h] 对应图片的宽高  用于后面归一化
    gn = torch.tensor(shape)[[1, 0, 1, 0]]  # normalization gain whwh
    # 将每个图片的预测信息分别存入save_dir/labels下的xxx.txt中 每行: class_id + score + xywh
    for *xyxy, conf, cls in predn.tolist():
        # 将xyxy(左上角+右下角)格式转为xywh(中心点+宽长)格式，并归一化，转化为列表再保存
        xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist()  # normalized xywh
        # line的形式是： ”类别 x y w h“，若save_conf为true，则line的形式是：”类别 x y w h 置信度“
        line = (cls, *xywh, conf) if save_conf else (cls, *xywh)  # label format
        # 保存预测类别和坐标值到对应图片image_name.txt文件中
        with open(file, 'a') as f:
            # 写入对应的文件夹里，路径默认为“runs\detect\exp*\labels”
            f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n')

'''======================2.保存预测信息到coco格式的json字典====================='''
def save_one_json(predn, jdict, path, class_map):
    # Save one JSON result {"image_id": 42, "category_id": 18, "bbox": [258.15, 41.29, 348.26, 243.78], "score": 0.236}
    # 获取图片id
    image_id = int(path.stem) if path.stem.isnumeric() else path.stem
    # 获取预测框 并将xyxy转为xywh格式
    box = xyxy2xywh(predn[:, :4])  # xywh
    # 之前的的xyxy格式是左上角右下角坐标  xywh是中心的坐标和宽高
    # 而coco的json格式的框坐标是xywh(左上角坐标 + 宽高)
    # 所以这行代码是将中心点坐标 -> 左上角坐
    box[:, :2] -= box[:, 2:] / 2  # xy center to top-left corner
    # 序列解包
    for p, b in zip(predn.tolist(), box.tolist()):
        jdict.append({'image_id': image_id,
                      'category_id': class_map[int(p[5])],
                      'bbox': [round(x, 3) for x in b],
                      'score': round(p[4], 5)})
    '''
     image_id: 图片id 即属于哪张图片
     category_id: 类别 coco91class()从索引0~79映射到索引0~90
     bbox: 预测框坐标
     score: 预测得分
    '''
'''===============================================三、计算指标==================================================='''
def process_batch(detections, labels, iouv):
    """
    Return correct predictions matrix.
    返回每个预测框在10个IoU阈值上是TP还是FP
    Both sets of boxes are in (x1, y1, x2, y2) format.
    Arguments:
        detections (Array[N, 6]), x1, y1, x2, y2, conf, class
        labels (Array[M, 5]), class, x1, y1, x2, y2
    Returns:
        correct (Array[N, 10]), for 10 IoU levels
    """
    # 构建一个[pred_nums, 10]全为False的矩阵
    correct = torch.zeros(detections.shape[0], iouv.shape[0], dtype=torch.bool, device=iouv.device)
    # 计算每个gt与每个pred的iou，shape为: [gt_nums, pred_nums]
    iou = box_iou(labels[:, 1:], detections[:, :4])
    '''
    首先iou >= iouv[0]：挑选出iou>0.5的所有预测框，进行筛选,shape为: [gt_nums, pred_nums]
    同时labels[:, 0:1] == detections[:, 5]：构建出一个预测类别与真实标签是否相同的矩阵表, shape为: [gt_nums, pred_nums]
    只有同时符合以上两点条件才被赋值为True，此时返回当前矩阵的一个行列索引，x是两个元祖x1,x2
    点(x[0][i], x[1][i])就是符合条件的预测框
    '''
    # iou超过阈值而且类别正确，则为True，返回索引
    x = torch.where((iou >= iouv[0]) & (labels[:, 0:1] == detections[:, 5]))  # IoU above threshold and classes match
    # 如果存在符合条件的预测框
    if x[0].shape[0]: # 至少有一个TP
        # 将符合条件的位置构建成一个新的矩阵，第一列是行索引（表示gt索引），第二列是列索引（表示预测框索引），第三列是iou值
        matches = torch.cat((torch.stack(x, 1), iou[x[0], x[1]][:, None]), 1).cpu().numpy()  # [label, detection, iou]
        if x[0].shape[0] > 1:
            # argsort获得有小到大排序的索引, [::-1]相当于取反reserve操作，变成由大到小排序的索引，对matches矩阵进行排序
            matches = matches[matches[:, 2].argsort()[::-1]]
            matches = matches[np.unique(matches[:, 1], return_index=True)[1]]
            '''
            参数return_index=True：表示会返回唯一值的索引，[0]返回的是唯一值，[1]返回的是索引
            matches[:, 1]：这里的是获取iou矩阵每个预测框的唯一值，返回的是最大唯一值的索引，因为前面已由大到小排序
            这个操作的含义：每个预测框最多只能出现一次，如果有一个预测框同时和多个gt匹配，只取其最大iou的一个
            '''
            # matches = matches[matches[:, 2].argsort()[::-1]]
            matches = matches[np.unique(matches[:, 0], return_index=True)[1]]
            '''
            matches[:, 0]：这里的是获取iou矩阵gt的唯一值，返回的是最大唯一值的索引，因为前面已由大到小排序
            这个操作的含义: 每个gt也最多只能出现一次，如果一个gt同时匹配多个预测框，只取其匹配最大的那一个预测框
            '''
            # 以上操作实现了为每一个gt分配一个iou最高的类别的预测框，实现一一对应

        matches = torch.Tensor(matches).to(iouv.device)
        correct[matches[:, 1].long()] = matches[:, 2:3] >= iouv
        '''
         当前获得了gt与预测框的一一对应，其对于的iou可以作为评价指标，构建一个评价矩阵
         需要注意，这里的matches[:, 1]表示的是为对应的预测框来赋予其iou所能达到的程度，也就是iouv的评价指标
        '''
        # 在correct中，只有与gt匹配的预测框才有对应的iou评价指标，其他大多数没有匹配的预测框都是全部为False
    return correct

'''===============================================四、run()函数==================================================='''
'''======================1.设置参数====================='''
@torch.no_grad()
def run(data, # 数据集配置文件地址 包含数据集的路径、类别个数、类名、下载地址等信息 train.py时传入data_dict
        weights=None,  # 模型的权重文件地址 运行train.py=None 运行test.py=默认weights/yolov5s
        batch_size=32,  # 前向传播的批次大小 运行test.py传入默认32 运行train.py则传入batch_size // WORLD_SIZE * 2
        imgsz=640,  # 输入网络的图片分辨率 运行test.py传入默认640 运行train.py则传入imgsz_test
        conf_thres=0.001,  # object置信度阈值 默认0.001
        iou_thres=0.6,  # 进行NMS时IOU的阈值 默认0.6
        task='val',  # 设置测试的类型 有train, val, test, speed or study几种 默认val
        device='',  # 执行 val.py 所在的设备 cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu
        single_cls=False,  # dataloader中的最大 worker 数（线程个数）
        augment=False,  # 数据集是否只有一个类别 默认False
        verbose=False,  # 是否打印出每个类别的mAP 运行test.py传入默认Fasle 运行train.py则传入nc < 50 and final_epoch
        save_txt=False,  # 是否以txt文件的形式保存模型预测框的坐标 默认True
        save_hybrid=False,  # 是否保存预测每个目标的置信度到预测txt文件中 默认True
        save_conf=False,  # 保存置信度
        save_json=False,  # 是否按照coco的json格式保存预测框，并且使用cocoapi做评估（需要同样coco的json格式的标签）,
                      #运行test.py传入默认Fasle 运行train.py则传入is_coco and final_epoch(一般也是False)
        project=ROOT / 'runs/val',  # 验证结果保存的根目录 默认是 runs/val
        name='exp',  # 验证结果保存的目录 默认是exp  最终: runs/val/exp
        exist_ok=False,  # 如果文件存在就increment name，不存在就新建  默认False(默认文件都是不存在的)
        half=True,  # 使用 FP16 的半精度推理
        dnn=False,  # 在 ONNX 推理时使用 OpenCV DNN 后段端
        model=None,  # 如果执行val.py就为None 如果执行train.py就会传入( model=attempt_load(f, device).half() )
        dataloader=None, # 数据加载器 如果执行val.py就为None 如果执行train.py就会传入testloader
        save_dir=Path(''), # 文件保存路径 如果执行val.py就为‘’ , 如果执行train.py就会传入save_dir(runs/train/expn)
        plots=True, # 是否可视化 运行val.py传入，默认True
        callbacks=Callbacks(),
        compute_loss=None, # 损失函数 运行val.py传入默认None 运行train.py则传入compute_loss(train)
        ):
    '''======================2.初始化/加载模型以及设置设备====================='''
    # Initialize/load model and set device
    training = model is not None
    if training:  # 通过 train.py 调用的run函数
        # 获得记录在模型中的设备 next为迭代器
        device, pt = next(model.parameters()).device, True

        # 精度减半
        # 如果设备类型不是cpu 则将模型由32位浮点数转换为16位浮点数
        half &= device.type != 'cpu'  # half precision only supported on CUDA
        model.half() if half else model.float()

        # 如果不是train.py调用run函数(执行val.py脚本)就调用select_device选择可用的设备
        # 并生成save_dir + make dir + 加载模型model + check imgsz + 加载data配置信息
    else:  # 直接通过 val.py 调用 run 函数
        # 调用torch_utils中select_device来选择执行程序时的设备
        device = select_device(device, batch_size=batch_size)

        # 路径
        # 调用genera.py中的increment_path函数来生成save_dir文件路径  run\test\expn
        save_dir = increment_path(Path(project) / name, exist_ok=exist_ok)  # increment run
        # mkdir创建路径最后一级目录
        (save_dir / 'labels' if save_txt else save_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True)  # make dir

        # 加载模型  只在运行test.py才需要自己加载model
        # 加载模型为32位浮点数模型（权重参数） 调用experimental.py文件中的attempt_load函数
        model = DetectMultiBackend(weights, device=device, dnn=dnn)
        stride, pt = model.stride, model.pt
        # 调用general.py中的check_img_size函数来检查图像分辨率能否被32整除
        imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride)  # check image size
        # 如果不是CPU，使用半进度(图片半精度/模型半精度)
        half &= pt and device.type != 'cpu'  # half precision only supported by PyTorch on CUDA
        if pt:
            model.model.half() if half else model.model.float()
        else:
            half = False
            batch_size = 1  # export.py models default to batch-size 1
            device = torch.device('cpu')
            # 打印耗时
            LOGGER.info(f'Forcing --batch-size 1 square inference shape(1,3,{imgsz},{imgsz}) for non-PyTorch backends')

        # Data
        # 调用general.py中的check_dataset函数来检查数据文件是否正常
        data = check_dataset(data)  # check

    '''======================3.加载配置====================='''
    # Configure
    # 将模型转换为测试模式 固定住dropout层和Batch Normalization层
    model.eval()
    # 通过 COCO 数据集的文件夹组织结构判断当前数据集是否为 COCO 数据集
    is_coco = isinstance(data.get('val'), str) and data['val'].endswith('coco/val2017.txt')  # COCO dataset
    # 确定检测的类别数目
    nc = 1 if single_cls else int(data['nc'])  # number of classes
    # 计算mAP相关参数
    # 设置iou阈值 从0.5-0.95取10个(0.05间隔)   iou vector for [email protected]:0.95
    # iouv: [0.50000, 0.55000, 0.60000, 0.65000, 0.70000, 0.75000, 0.80000, 0.85000, 0.90000, 0.95000]
    iouv = torch.linspace(0.5, 0.95, 10).to(device)  # [email protected]:0.95 的iou向量
    # numel为pytorch预置函数 用来获取张量中的元素个数
    niou = iouv.numel()

    '''======================4.加载val数据集====================='''
    # Dataloader
    if not training:
        if pt and device.type != 'cpu':
            # 创建一张全为0的图片（四维张量）
            model(torch.zeros(1, 3, imgsz, imgsz).to(device).type_as(next(model.model.parameters())))  # warmup
        pad = 0.0 if task == 'speed' else 0.5
        task = task if task in ('train', 'val', 'test') else 'val'  # path to train/val/test images
        # 调用datasets.py文件中的create_dataloader函数创建dataloader
        dataloader = create_dataloader(data[task], imgsz, batch_size, stride, single_cls, pad=pad, rect=pt,
                                       prefix=colorstr(f'{task}: '))[0]

    '''======================5.初始化====================='''
    # 初始化已完成测试的图片数量
    seen = 0
    # 调用matrics中函数 存储混淆矩阵
    confusion_matrix = ConfusionMatrix(nc=nc)
    # 获取数据集所有类别的类名
    names = {k: v for k, v in enumerate(model.names if hasattr(model, 'names') else model.module.names)}
    # 调用general.py中的函数  获取coco数据集的类别索引
    class_map = coco80_to_coco91_class() if is_coco else list(range(1000))
    # 设置tqdm进度条的显示信息
    s = ('%20s' + '%11s' * 6) % ('Class', 'Images', 'Labels', 'P', 'R', '[email protected]', '[email protected]:.95')
    # 初始化detection中各个指标的值
    dt, p, r, f1, mp, mr, map50, map = [0.0, 0.0, 0.0], 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0
    # 初始化网络训练的loss
    loss = torch.zeros(3, device=device)
    # 初始化json文件涉及到的字典、统计信息、AP、每一个类别的AP、图片汇总
    jdict, stats, ap, ap_class = [], [], [], []
    pbar = tqdm(dataloader, desc=s, ncols=NCOLS, bar_format='{l_bar}{bar:10}{r_bar}{bar:-10b}')  # progress bar

    '''======================6.开始验证====================='''
    '''===6.1 开始验证前的预处理==='''
    for batch_i, (im, targets, paths, shapes) in enumerate(pbar):
        # 获取当前时间
        t1 = time_sync()
        if pt:
            # 将图片数据拷贝到device（GPU）上面
            im = im.to(device, non_blocking=True)
            #对targets也做同样拷贝的操作
            targets = targets.to(device)
        # 将图片从64位精度转换为32位精度
        im = im.half() if half else im.float()  # uint8 to fp16/32
        # 将图像像素值0-255的范围归一化到0-1的范围
        im /= 255  # 0 - 255 to 0.0 - 1.0
        # 四个变量分别代表batchsize、通道数目、图像高度、图像宽度
        nb, _, height, width = im.shape  # batch size, channels, height, width
        # 获取当前时间
        t2 = time_sync()
        # dt[0]: 累计处理数据时间
        dt[0] += t2 - t1

        '''===6.2 前向推理==='''
        # Inference
        out, train_out = model(im) if training else model(im, augment=augment, val=True)  # inference, loss outputs
        # 累计前向推理时间  dt[1]
        dt[1] += time_sync() - t2

        '''===6.3 计算损失==='''
        # Loss
        # compute_loss不为空 说明正在执行train.py  根据传入的compute_loss计算损失值
        if compute_loss:
            # loss 包含bounding box 回归的GIoU、object和class 三者的损失
            loss += compute_loss([x.float() for x in train_out], targets)[1]  # box, obj, cls

        '''===6.4 NMS获得预测框==='''
        # NMS
        # 运行NMS 目标检测的后处理模块 用于删除冗余的bounding box
        # targets: [num_target, img_index+class_index+xywh] = [31, 6]
        targets[:, 2:] *= torch.Tensor([width, height, width, height]).to(device)  # to pixels
        # 提取bach中每一张图片的目标的label
        # lb: {list: bs} 第一张图片的target[17, 5] 第二张[1, 5] 第三张[7, 5] 第四张[6, 5]
        lb = [targets[targets[:, 0] == i, 1:] for i in range(nb)] if save_hybrid else []  # for autolabelling
        # 计算NMS过程所需要的时间
        t3 = time_sync()
        # 调用general.py中的函数 进行非极大值抑制操作
        out = non_max_suppression(out, conf_thres, iou_thres, labels=lb, multi_label=True, agnostic=single_cls)
        # 累计NMS时间
        dt[2] += time_sync() - t3

        '''===6.5 统计真实框、预测框信息==='''
        # Metrics
        # 为每张图片做统计，将写预测信息到txt文件，生成json文件字典，统计tp等
        # out: list{bs}  [300, 6] [42, 6] [300, 6] [300, 6]  [:, image_index+class+xywh]
        # si代表第si张图片，pred是对应图片预测的label信息
        for si, pred in enumerate(out):
            # 获取第si张图片的gt标签信息 包括class, x, y, w, h    target[:, 0]为标签属于哪张图片的编号
            labels = targets[targets[:, 0] == si, 1:]
            # nl为图片检测到的目标个数
            nl = len(labels)
            # tcls为检测到的目标的类别 label矩阵的第一列
            tcls = labels[:, 0].tolist() if nl else []  # target class
            # 第si张图片对应的文件路径
            path, shape = Path(paths[si]), shapes[si][0]
            # 统计测试图片数量 +1
            seen += 1

            # 如果预测为空，则添加空的信息到stats里
            if len(pred) == 0:
                if nl: # 预测为空但同时有label信息
                    # stats初始化为一个空列表[] 此处添加一个空信息
                    # 添加的每一个元素均为tuple 其中第二第三个变量为一个空的tensor
                    stats.append((torch.zeros(0, niou, dtype=torch.bool), torch.Tensor(), torch.Tensor(), tcls))
                continue

            # Predictions
            # 预测
            if single_cls:
                pred[:, 5] = 0
            # 对pred进行深复制
            predn = pred.clone()
            # 调用general.py中的函数 将图片调整为原图大小
            scale_coords(im[si].shape[1:], predn[:, :4], shape, shapes[si][1])  # native-space pred

            # Evaluate
            # 预测框评估
            if nl:
                # 获得xyxy格式的框
                tbox = xywh2xyxy(labels[:, 1:5])  # target boxes
                # 调用general.py中的函数 将图片调整为原图大小
                scale_coords(im[si].shape[1:], tbox, shape, shapes[si][1])  # native-space labels
                # 处理完gt的尺寸信息，重新构建成 (cls, xyxy)的格式
                labelsn = torch.cat((labels[:, 0:1], tbox), 1)  # native-space label
                # 对当前的预测框与gt进行一一匹配，并且在预测框的对应位置上获取iou的评分信息，其余没有匹配上的预测框设置为False
                correct = process_batch(predn, labelsn, iouv)
                if plots:
                    # 计算混淆矩阵 confusion_matrix
                    confusion_matrix.process_batch(predn, labelsn)
            else:
                # 返回一个形状为为pred.shape[0, 类型为torch.dtype，里面的每一个值都是0的tensor
                correct = torch.zeros(pred.shape[0], niou, dtype=torch.bool)
            # 每张图片的结果统计到stats里
            stats.append((correct.cpu(), pred[:, 4].cpu(), pred[:, 5].cpu(), tcls))  # (correct, conf, pcls, tcls)

            # Save/log
            # 保存预测信息到txt文件
            if save_txt:
                save_one_txt(predn, save_conf, shape, file=save_dir / 'labels' / (path.stem + '.txt'))
            # 保存预测信息到json字典
            if save_json:
                save_one_json(predn, jdict, path, class_map)  # append to COCO-JSON dictionary
            callbacks.run('on_val_image_end', pred, predn, path, names, im[si])

        '''===6.6 画出前三个batch图片的 gt 和 pred 框==='''
        # Plot images
        # 画出前三个batch的图片的ground truth和预测框predictions(两个图)一起保存
        if plots and batch_i < 3:
            f = save_dir / f'val_batch{batch_i}_labels.jpg'  # labels
            Thread(target=plot_images, args=(im, targets, paths, f, names), daemon=True).start()
            '''
              Thread()函数为创建一个新的线程来执行这个函数 函数为plots.py中的plot_images函数
              target: 执行的函数  args: 传入的函数参数  daemon: 当主线程结束后, 由他创建的子线程Thread也已经自动结束了
              .start(): 启动线程  当thread一启动的时候, 就会运行我们自己定义的这个函数plot_images
              如果在plot_images里面打开断点调试, 可以发现子线程暂停, 但是主线程还是在正常的训练(还是正常的跑)
            '''
            # 传入plot_images函数之前需要改变pred的格式  target则不需要改
            f = save_dir / f'val_batch{batch_i}_pred.jpg'  # predictions
            Thread(target=plot_images, args=(im, output_to_target(out), paths, f, names), daemon=True).start()

    '''===6.7 计算指标==='''
    # Compute metrics
    # 将stats列表的信息拼接到一起
    stats = [np.concatenate(x, 0) for x in zip(*stats)]  # 转换为对应格式numpy
    # stats[0].any(): stats[0]是否全部为False, 是则返回 False, 如果有一个为 True, 则返回 True
    if len(stats) and stats[0].any():
        # 计算上述测试过程中的各种性能指标
        p, r, ap, f1, ap_class = ap_per_class(*stats, plot=plots, save_dir=save_dir, names=names)
        '''
        根据上面的统计预测结果计算p, r, ap, f1, ap_class（ap_per_class函数是计算每个类的mAP等指标的）等指标
        p: [nc] 最大平均f1时每个类别的precision
        r: [nc] 最大平均f1时每个类别的recall
        ap: [71, 10] 数据集每个类别在10个iou阈值下的mAP
        f1 [nc] 最大平均f1时每个类别的f1
        ap_class: [nc] 返回数据集中所有的类别index
        '''
        ap50, ap = ap[:, 0], ap.mean(1)  # [email protected], [email protected]:0.95
        '''
        ap50: [nc] 所有类别的[email protected]   
        ap: [nc] 所有类别的[email protected]:0.95 
        '''
        mp, mr, map50, map = p.mean(), r.mean(), ap50.mean(), ap.mean()
        '''
         mp: [1] 所有类别的平均precision(最大f1时)
         mr: [1] 所有类别的平均recall(最大f1时)
         map50: [1] 所有类别的平均[email protected]
         map: [1] 所有类别的平均[email protected]:0.95
        '''
        nt = np.bincount(stats[3].astype(np.int64), minlength=nc)  # number of targets per class
        '''
         nt: [nc] 统计出整个数据集的gt框中数据集各个类别的个数
        '''
    else:
        nt = torch.zeros(1)

    '''===6.8 打印日志==='''
    # Print results
    # 按照以下格式来打印测试过程的指标
    pf = '%20s' + '%11i' * 2 + '%11.3g' * 4  # print format
    LOGGER.info(pf % ('all', seen, nt.sum(), mp, mr, map50, map))

    # Print results per class
    # 打印每一个类别对应的性能指标
    if (verbose or (nc < 50 and not training)) and nc > 1 and len(stats):
        for i, c in enumerate(ap_class):
            LOGGER.info(pf % (names[c], seen, nt[c], p[i], r[i], ap50[i], ap[i]))

    # Print speeds
    # 打印 推断/NMS过程/总过程 的在每一个batch上面的时间消耗
    t = tuple(x / seen * 1E3 for x in dt)  # speeds per image
    if not training:
        shape = (batch_size, 3, imgsz, imgsz)
        LOGGER.info(f'Speed: %.1fms pre-process, %.1fms inference, %.1fms NMS per image at shape {shape}' % t)

    '''===6.9 保存验证结果==='''
    # Plots
    # 绘图
    if plots:
        # confusion_matrix.plot（）函数绘制混淆矩阵
        confusion_matrix.plot(save_dir=save_dir, names=list(names.values()))
        # 调用Loggers中的on_val_end方法，将日志记录并生成一些记录的图片
        callbacks.run('on_val_end')

    # Save JSON
    # 采用之前保存的json文件格式预测结果 通过coco的api评估各个指标
    if save_json and len(jdict):
        w = Path(weights[0] if isinstance(weights, list) else weights).stem if weights is not None else ''  # weights
        # 注释的json格式
        anno_json = str(Path(data.get('path', '../coco')) / 'annotations/instances_val2017.json')  # annotations json
        # 预测的json格式
        pred_json = str(save_dir / f"{w}_predictions.json")  # predictions json
        # 在控制台打印coco的api评估各个指标，保存到json文件
        LOGGER.info(f'\nEvaluating pycocotools mAP... saving {pred_json}...')
        # 打开pred_json文件只用于写入
        with open(pred_json, 'w') as f: # w:打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在，创建新文件。
            # 测试集的标签也需要转成coco的json格式。将 dict==>json 序列化，用json.dumps()
            json.dump(jdict, f)

        try:  # https://github.com/cocodataset/cocoapi/blob/master/PythonAPI/pycocoEvalDemo.ipynb
            check_requirements(['pycocotools'])
            # 以下过程为利用官方coco工具进行结果的评测
            from pycocotools.coco import COCO
            from pycocotools.cocoeval import COCOeval

            # 获取并初始化测试集标签的json文件
            anno = COCO(anno_json)  # init annotations api
            # 初始化预测框的文件
            pred = anno.loadRes(pred_json)  # init predictions api
            # 创建评估器
            eval = COCOeval(anno, pred, 'bbox')
            if is_coco:
                eval.params.imgIds = [int(Path(x).stem) for x in dataloader.dataset.img_files]  # image IDs to evaluate
            # 评估
            eval.evaluate()
            eval.accumulate()
            # 展示结果
            eval.summarize()
            map, map50 = eval.stats[:2]  # update results ([email protected]:0.95, [email protected])
        except Exception as e:
            LOGGER.info(f'pycocotools unable to run: {e}')

    '''===6.10 返回结果==='''
    # Return results
    # 返回测试指标结果
    model.float() # 将模型转换为适用于训练的状态
    if not training:# 如果不是训练过程则将结果保存到对应的路径
        s = f"\n{len(list(save_dir.glob('labels/*.txt')))} labels saved to {save_dir / 'labels'}" if save_txt else ''
        # 在控制台中打印保存结果
        LOGGER.info(f"Results saved to {colorstr('bold', save_dir)}{s}")
    maps = np.zeros(nc) + map
    for i, c in enumerate(ap_class):
        maps[c] = ap[i]
    # 返回对应的测试结果
    return (mp, mr, map50, map, *(loss.cpu() / len(dataloader)).tolist()), maps, t
'''
 (mp, mr, map50, map, *(loss.cpu() / len(dataloader)).tolist()): {tuple:7}
          0: mp [1] 所有类别的平均precision(最大f1时)
          1: mr [1] 所有类别的平均recall(最大f1时)
          2: map50 [1] 所有类别的平均[email protected]
          3: map [1] 所有类别的平均[email protected]:0.95
          4: val_box_loss [1] 验证集回归损失
          5: val_obj_loss [1] 验证集置信度损失
          6: val_cls_loss [1] 验证集分类损失
     maps: [80] 所有类别的[email protected]:0.95
     t: {tuple: 3} 0: 打印前向传播耗费的总时间   1: nms耗费总时间   2: 总时间
'''

'''===============================================五、设置opt参数==================================================='''
def parse_opt():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    # 数据集配置文件地址 包含数据集的路径、类别个数、类名、下载地址等信息
    parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='dataset.yaml path')
    # 模型的权重文件地址yolov5s.pt
    parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.pt', help='model.pt path(s)')
    # 前向传播的批次大小 默认32
    parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=32, help='batch size')
    # 输入网络的图片分辨率 默认640
    parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)')
    # object置信度阈值 默认0.001
    parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.001, help='confidence threshold')
    # 进行NMS时IOU的阈值 默认0.6
    parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.6, help='NMS IoU threshold')
    # 设置测试的类型 有train, val, test, speed or study几种 默认val
    parser.add_argument('--task', default='val', help='train, val, test, speed or study')
    # 测试的设备
    parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
    # 数据集是否只用一个类别 默认False
    parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='treat as single-class dataset')
    # 测试是否使用TTA Test Time Augment 默认False
    parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference')
    # 是否打印出每个类别的mAP 默认False
    parser.add_argument('--verbose', action='store_true', help='report mAP by class')
    # 是否以txt文件的形式保存模型预测的框坐标, 默认False
    parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt')
    # 保存label+prediction杂交结果到对应.txt，默认False
    parser.add_argument('--save-hybrid', action='store_true', help='save label+prediction hybrid results to *.txt')
    # 保存置信度
    parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')
    # 是否按照coco的json格式保存预测框，并且使用cocoapi做评估（需要同样coco的json格式的标签） 默认False
    parser.add_argument('--save-json', action='store_true', help='save a COCO-JSON results file')
    # 测试保存的源文件 默认runs/val
    parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/val', help='save to project/name')
    # 测试保存的文件地址 默认exp  保存在runs/val/exp下
    parser.add_argument('--name', default='exp', help='save to project/name')
    # 是否存在当前文件 默认False 一般是 no exist-ok 连用  所以一般都要重新创建文件夹
    parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')
    # 是否使用半精度推理 默认False
    parser.add_argument('--half', action='store_true', help='use FP16 half-precision inference')
    # 是否使用 OpenCV DNN对ONNX 模型推理
    parser.add_argument('--dnn', action='store_true', help='use OpenCV DNN for ONNX inference')

    # 解析上述参数
    opt = parser.parse_args()
    opt.data = check_yaml(opt.data)
    # |或 左右两个变量有一个为True 左边变量就为True
    opt.save_json |= opt.data.endswith('coco.yaml')
    opt.save_txt |= opt.save_hybrid
    print_args(FILE.stem, opt)
    return opt

'''===============================================六、执行main（）函数==================================================='''
def main(opt):
    # 检测requirements文件中需要的包是否安装好了
    check_requirements(requirements=ROOT / 'requirements.txt', exclude=('tensorboard', 'thop'))

    # 如果task in ['train', 'val', 'test']就正常测试 训练集/验证集/测试集
    if opt.task in ('train', 'val', 'test'):  # run normally
        if opt.conf_thres > 0.001:  # https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/1466
            LOGGER.info(f'WARNING: confidence threshold {opt.conf_thres} >> 0.001 will produce invalid mAP values.')
        run(**vars(opt))

    else:
        weights = opt.weights if isinstance(opt.weights, list) else [opt.weights]
        opt.half = True  # FP16 for fastest results
        # 如果opt.task == 'speed' 就测试yolov5系列和yolov3-spp各个模型的速度评估
        if opt.task == 'speed':  # speed benchmarks
            # python val.py --task speed --data coco.yaml --batch 1 --weights yolov5n.pt yolov5s.pt...
            opt.conf_thres, opt.iou_thres, opt.save_json = 0.25, 0.45, False
            for opt.weights in weights:
                run(**vars(opt), plots=False)

        # 如果opt.task = ['study']就评估yolov5系列和yolov3-spp各个模型在各个尺度下的指标并可视化
        elif opt.task == 'study':  # speed vs mAP benchmarks
            # python val.py --task study --data coco.yaml --iou 0.7 --weights yolov5n.pt yolov5s.pt...
            for opt.weights in weights:
                # 保存的文件名
                f = f'study_{Path(opt.data).stem}_{Path(opt.weights).stem}.txt'  # filename to save to
                # x坐标轴和y坐标
                x, y = list(range(256, 1536 + 128, 128)), []  # x axis (image sizes), y axis
                for opt.imgsz in x:  # img-size
                    LOGGER.info(f'\nRunning {f} --imgsz {opt.imgsz}...')
                    r, _, t = run(**vars(opt), plots=False)
                    # 返回相关结果和时间
                    y.append(r + t)  # results and times
                # 将y输出保存
                np.savetxt(f, y, fmt='%10.4g')  # save
            # 命令行执行命令将study文件进行压缩
            os.system('zip -r study.zip study_*.txt')
            # 调用plots.py中的函数 可视化各个指标
            plot_val_study(x=x)  # plot

# python val.py --data data/mask_data.yaml --weights runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt --img 640
if __name__ == "__main__":
    opt = parse_opt()
    main(opt)

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本文参考：

【YOLOV5-5.x 源码解读】满船清梦压星河HK的博客-CSDN博客