如何在YOLOv6中查看评估指标？

Question

我有以下输出，但不知道如何评估，因为没有

F1 score

或

confusion matrix

。

Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small |maxDets=100] = -1.000

Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.250

Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.410

20/499 0.001595 0.6697 0 1.393: 100%|██████████| 12/12 [00:

21/499 0.001594 0.6417 0 1.353: 100%|██████████| 12/12 [00:

22/499 0.001594 0.6727 0 1.431: 100%|██████████| 12/12 [00:

我训练了 400 个 epoch，这只是输出的一小部分。我也看不到 mAP。

有没有办法获得

F1 score

、

confusion matrix

、

mAP

等详细的评价指标？

Answer 1

YOLOv6

通常包含一个评估脚本

(val.py or similar)

专门设计用于在验证数据集上评估模型。使用经过训练的权重运行此脚本来计算指标：

python val.py --data "val_dataset_path" --weights "trained_wt_path"