Referencia para ultralytics/engine/validator.py
Nota
Este archivo está disponible en https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/engine/validator .py. Si detectas algún problema, por favor, ayuda a solucionarlo contribuyendo con una Pull Request 🛠️. ¡Gracias 🙏!
ultralytics.engine.validator.BaseValidator
ValidadorBase.
Una clase base para crear validadores.
Atributos:
Nombre | Tipo | Descripción |
---|---|---|
args |
SimpleNamespace
|
Configuración del validador. |
dataloader |
DataLoader
|
Dataloader a utilizar para la validación. |
pbar |
tqdm
|
Barra de progreso que se actualiza durante la validación. |
model |
Module
|
Modelo a validar. |
data |
dict
|
Diccionario de datos. |
device |
device
|
Dispositivo a utilizar para la validación. |
batch_i |
int
|
Índice del lote actual. |
training |
bool
|
Si el modelo está en modo entrenamiento. |
names |
dict
|
Nombres de clase. |
seen |
Registra el número de imágenes vistas hasta el momento durante la validación. |
|
stats |
Marcador de posición para las estadísticas durante la validación. |
|
confusion_matrix |
Marcador de posición para una matriz de confusión. |
|
nc |
Número de clases. |
|
iouv |
(torch.Tensor): Umbrales de IoU de 0,50 a 0,95 en espacios de 0,05. |
|
jdict |
dict
|
Diccionario para almacenar los resultados de la validación JSON. |
speed |
dict
|
Diccionario con las claves 'preproceso', 'inferencia', 'pérdida', 'postproceso' y sus respectivos tiempos de procesamiento por lotes en milisegundos. |
save_dir |
Path
|
Directorio para guardar los resultados. |
plots |
dict
|
Diccionario para almacenar gráficos para su visualización. |
callbacks |
dict
|
Diccionario para almacenar varias funciones de llamada de retorno. |
Código fuente en 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
Devuelve las claves métricas utilizadas en el entrenamiento/validación de YOLO .
__call__(trainer=None, model=None)
Admite la validación de un modelo preentrenado si se aprueba o de un modelo que se está entrenando si se aprueba el entrenador (el entrenador tiene prioridad).
Código fuente en 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)
Inicializa una instancia de BaseValidator.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
dataloader |
DataLoader
|
Cargador de datos que se utilizará para la validación. |
None
|
save_dir |
Path
|
Directorio para guardar los resultados. |
None
|
pbar |
tqdm
|
Barra de progreso para mostrar el progreso. |
None
|
args |
SimpleNamespace
|
Configuración del validador. |
None
|
_callbacks |
dict
|
Diccionario para almacenar varias funciones de llamada de retorno. |
None
|
Código fuente en 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)
Obtén el cargador de datos a partir de la ruta del conjunto de datos y el tamaño del lote.
get_desc()
get_stats()
init_metrics(model)
match_predictions(pred_classes, true_classes, iou, use_scipy=False)
Hace coincidir las predicciones con los objetos de la verdad básica (pred_clases, true_clases) utilizando IoU.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
pred_classes |
Tensor
|
Índices de clase predichos de shape(N,). |
necesario |
true_classes |
Tensor
|
Índices de clase objetivo de shape(M,). |
necesario |
iou |
Tensor
|
Un NxM tensor que contiene los valores de IoU por pares para las predicciones y el terreno de verdad |
necesario |
use_scipy |
bool
|
Si utilizar scipy para el cotejo (más preciso). |
False
|
Devuelve:
Tipo | Descripción |
---|---|
Tensor
|
Corrige tensor de shape(N,10) para 10 umbrales de IoU. |