Referenz für ultralytics/engine/validator.py
Hinweis
Diese Datei ist verfügbar unter https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/engine/validator .py. Wenn du ein Problem entdeckst, hilf bitte mit, es zu beheben, indem du einen Pull Request 🛠️ einreichst. Vielen Dank 🙏!
ultralytics.engine.validator.BaseValidator
BaseValidator.
Eine Basisklasse zur Erstellung von Validatoren.
Attribute:
Name | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
args |
SimpleNamespace
|
Konfiguration für den Validator. |
dataloader |
DataLoader
|
Dataloader, der für die Validierung verwendet wird. |
pbar |
tqdm
|
Fortschrittsbalken, der während der Validierung aktualisiert wird. |
model |
Module
|
Modell zu validieren. |
data |
dict
|
Datenwörterbuch. |
device |
device
|
Gerät, das für die Validierung verwendet wird. |
batch_i |
int
|
Aktueller Batch-Index. |
training |
bool
|
Ob sich das Modell im Trainingsmodus befindet. |
names |
dict
|
Klassennamen. |
seen |
Zeichnet die Anzahl der Bilder auf, die während der Validierung bisher gesehen wurden. |
|
stats |
Platzhalter für Statistiken während der Validierung. |
|
confusion_matrix |
Platzhalter für eine Verwirrungsmatrix. |
|
nc |
Anzahl der Klassen. |
|
iouv |
(torch.Tensor): IoU-Schwellenwerte von 0,50 bis 0,95 in Abständen von 0,05. |
|
jdict |
dict
|
Wörterbuch, um JSON-Validierungsergebnisse zu speichern. |
speed |
dict
|
Wörterbuch mit den Schlüsseln 'preprocess', 'inference', 'loss', 'postprocess' und ihren jeweiligen Stapelverarbeitungszeiten in Millisekunden. |
save_dir |
Path
|
Verzeichnis zum Speichern der Ergebnisse. |
plots |
dict
|
Wörterbuch zum Speichern von Plots für die Visualisierung. |
callbacks |
dict
|
Wörterbuch, um verschiedene Callback-Funktionen zu speichern. |
Quellcode in ultralytics/engine/validator.py
39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 |
|
metric_keys
property
Gibt die metrischen Schlüssel zurück, die in YOLO Training/Validierung verwendet wurden.
__call__(trainer=None, model=None)
Unterstützt die Validierung eines vortrainierten Modells, wenn es bestanden wurde, oder eines Modells, das trainiert wird, wenn der Trainer bestanden wurde (der Trainer hat Vorrang).
Quellcode in ultralytics/engine/validator.py
105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 |
|
__init__(dataloader=None, save_dir=None, pbar=None, args=None, _callbacks=None)
Initialisiert eine BaseValidator-Instanz.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
dataloader |
DataLoader
|
Dataloader, der für die Validierung verwendet wird. |
None
|
save_dir |
Path
|
Verzeichnis zum Speichern der Ergebnisse. |
None
|
pbar |
tqdm
|
Fortschrittsbalken zur Anzeige des Fortschritts. |
None
|
args |
SimpleNamespace
|
Konfiguration für den Validator. |
None
|
_callbacks |
dict
|
Wörterbuch, um verschiedene Callback-Funktionen zu speichern. |
None
|
Quellcode in ultralytics/engine/validator.py
add_callback(event, callback)
build_dataset(img_path)
check_stats(stats)
eval_json(stats)
finalize_metrics(*args, **kwargs)
get_dataloader(dataset_path, batch_size)
Ermittelt den Datenlader aus dem Pfad zum Datensatz und der Stapelgröße.
get_desc()
get_stats()
init_metrics(model)
match_predictions(pred_classes, true_classes, iou, use_scipy=False)
Passt die Vorhersagen mit den Objekten der Grundwahrheit (pred_classes, true_classes) unter Verwendung von IoU ab.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
pred_classes |
Tensor
|
Vorausgesagte Klassenindizes von shape(N,). |
erforderlich |
true_classes |
Tensor
|
Zielklassenindizes von shape(M,). |
erforderlich |
iou |
Tensor
|
Ein NxM tensor mit den paarweisen IoU-Werten für Vorhersagen und Boden der Wahrheit |
erforderlich |
use_scipy |
bool
|
Ob Scipy für den Abgleich verwendet werden soll (genauer). |
False
|
Retouren:
Typ | Beschreibung |
---|---|
Tensor
|
Korrekte tensor von shape(N,10) für 10 IoU-Schwellenwerte. |