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简介 验证是 机器学习 流程中的关键一步,它允许您评估训练模型的质量。 ultralytics yolo26 中的 val 模式提供了一套强大的工具和指标,用于评估您的 目标检测 模型的性能。 本指南. 这个验证阶段与单独运行 model.val() 使用的是相似的逻辑,都涉及 ultralytics/engine/validator.py (或其子类,如 ultralytics/models/yolo/detect/val.py)。 要在训练的验证.

通过以上配置和代码调整(主要是 save_json=true 参数,满足 is_coco 的路径约定,确保 anno_json 路径正确,以及为自定义数据集修改 class_map),你可以在 ultralytics yolo 的. 在使用 ultralytics yolo 框架训练自定义目标检测数据集后,开发者通常希望在验证(validation)阶段就能直接获取业界标准的 coco 评估指标(尤其是 map)。 然而,直接调用.

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