yolov5 6.1 关于 val.py 的使用说明

一. val.py 介绍

主要用于评估已经训练好的模型的性能和精度。通过在验证集上运行模型，计算模型在检测任务上的指标和评估结果。

具体来说分为如下几个步骤：

1. 加载模型和数据：val.py 会加载训练好的模型权重文件和用于验证的数据集。它会根据配置文件中的设置，加载模型架构和权重，并准备验证数据。

2. 图像预处理：在验证过程中，输入图像会被预处理以适应模型的要求。这包括调整图像大小、归一化像素值等操作，以确保输入图像符合模型的要求。

3. 模型推理：val.py 在验证集上运行模型进行推理。它会将预处理后的图像输入模型，得到模型对图像中目标的预测结果。

4. 后处理和评估：在模型推理完成后，val.py 会对模型的输出结果进行后处理。它会将模型输出的边界框进行解码和筛选，并计算预测结果的精度指标，如精确率、召回率、平均精确率等。

5. 输出结果和指标：val.py 会将评估结果和指标打印输出到控制台，以提供模型在验证集上的性能信息。这些信息可以用于评估模型的准确性和优化模型的参数和超参数。

通过运行 val.py 脚本，可以对已训练的模型进行验证，了解模型在检测任务上的表现，并根据评估结果进行优化和改进。

二. 使用说明

使用如下指令：

python3 val.py --weights best.engine --data ./dataset/dataset.yaml --half --imgsz 640

参数	说明
–weights best.engine	指定模型（best.engine 为使用 Tensorrt 加速的模型）
–data ./dataset/dataset.yaml	指定验证数据集
–half	使用半精度 FP16 计算
–imgsz 640	指定图片尺寸为 640*640，源码默认无法验证长方形图片，即输入长方形尺寸将会报错

另外还需要保证如何参数设置与检测推理时一样，否则验证结果是无效，不能代表检测推理情况：

参数	说明
–conf-thres	置信度阈值
–iou-thres	非最大抑制（NMS）时的IOU阈值。IOU阈值指定了两个边界框之间的最小重叠程度

三. 参考连接：

• YOLOv5-6.2 val.py 验证模型在自定义数据集上的效果 精度0.995
• YOLOv5的Tricks | 【Trick14】YOLOv5的val.py脚本的解析