YOLO模型验证工具

测试和评估您的YOLO模型性能，包括准确率、检测速度和泛化能力。结合数据标注与格式转换工具，可以快速完成数据准备、训练、验证的完整闭环。

我们目前正在开发自己的模型验证工具。在此期间，我们推荐几个流行的第三方平台和工具，帮助您验证YOLO模型的性能，无需编写复杂代码即可快速测试。

Ultralytics官方提供的无代码平台，支持YOLO模型的训练、验证和部署，提供实时性能指标和可视化效果。

YOLOv5 YOLOv8 YOLOv11 无代码

Roboflow提供了一个简单的模型验证和部署平台，支持拖放图像或上传视频进行测试，还可部署为API或移动应用。

YOLOv5 YOLOv8 YOLOv11 无代码

Ultralytics官方提供的Python包，支持所有YOLO版本的模型验证，只需几行代码即可完成。

YOLOv5/v8/v11 Python 简单代码


# 验证YOLOv8模型

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8n.pt")

metrics = model.val()  # 无需参数，自动使用训练时的配置


# 命令行验证YOLO11模型

yolo detect val model=yolo11n.pt

无需本地环境设置，直接在Google Colab中使用GPU验证您的YOLO模型，多个官方和社区提供的笔记本可供使用。

云GPU 免费使用 Jupyter笔记本

主要的目标检测评估指标，综合考虑了精确率和召回率。mAP50表示IOU阈值为0.5时的平均精度，mAP50-95则是在多个IOU阈值下的平均值。

模型预测为正类中真正为正类的比例。精确率高意味着误检率低。

所有真实正类中被模型正确预测的比例。召回率高意味着漏检率低。

精确率和召回率的调和平均值，提供了一个精确率和召回率的平衡指标。

预测框与真实边界框的重叠程度。IOU阈值决定了预测框被视为正确检测的标准。

模型推理速度的度量，表示每秒可处理的图像数量。高FPS对实时应用很重要。

模型验证过程中最好使用独立的验证集，避免在训练集上进行测试。同时，考虑在不同环境和场景下测试模型，以全面评估其性能和泛化能力。对于实际应用，选择适合的信心阈值（confidence threshold）和IOU阈值也很重要。