(10)机器学习小白入门 YOLOv:YOLOv8-cls 模型评估实操

YOLOv8-cls 模型评估实操

(1)机器学习小白入门YOLOv ：从概念到实践
(2)机器学习小白入门 YOLOv：从模块优化到工程部署
(3)机器学习小白入门 YOLOv： 解锁图片分类新技能
(4)机器学习小白入门YOLOv ：图片标注实操手册
(5)机器学习小白入门 YOLOv：数据需求与图像不足应对策略
(6)机器学习小白入门 YOLOv:图片的数据预处理
(7)机器学习小白入门 YOLOv：模型训练详解
(8)机器学习小白入门 YOLO：无代码实现分类模型训练全流程
（9）机器学习小白入门 YOLOv:YOLOv8-cls 技术解析与代码实现

引言​

在图像分类领域，YOLOv8-cls 模型凭借其高效的性能成为众多开发者的首选工具。无论是单标签的简单分类场景，还是多类别交织的复杂任务，准确评估模型表现都至关重要 —— 它不仅能反映模型对真实类别的识别能力，更能为后续的优化方向提供关键依据。本文围绕 YOLOv8-cls 模型的评估展开实操解析，从核心指标的解读到完整的评估流程演示，帮助机器学习小白快速掌握模型性能验证的关键方法，为模型的迭代与应用奠定坚实基础。

核心评估指标​

• Top-1 准确率：模型预测的最高置信度类别与真实类别一致的样本占比，适用于单标签分类场景。​
• Top-5 准确率：真实类别出现在模型预测的前 5 个高置信度类别中的样本占比，常用于多类别复杂场景。​
• 混淆矩阵：直观展示各类别间的预测交叉情况，可分析模型对特定类别的误判倾向。​
• 损失曲线：包括训练损失（train loss）和验证损失（val loss），用于判断模型是否过拟合或欠拟合。

评估步骤​

准备评估数据集，图片文件夹路径格式如下：
img
–val
—class1
—cass2

代码如下

本地模型训练

model = YOLO('yolov8s-cls.pt')

# 从本地读取图片进行训练
results = model.train(
    data='G:/img',  # 配置文件路径
    epochs=5,  # 训练轮数​
    imgsz=224,  # 输入图片尺寸​
    batch=16,  # 批次大小，根据显卡显存调整​
    device=-1,  # 训练设备，0表示第一张GPU，cpu表示使用CPU​
    workers=4,  # 数据加载线程数​
    project='cls_train',  # 训练结果保存项目名​
    name='exp',  # 实验名
    pretrained=True  # 是否使用预训练权重​
)
model.save(save_path)

训练结果

执行评估

loaded_model = YOLO(model_path)
# 执行评估（指定验证集路径）​
metrics = loaded_model.val(
    data='G:/img',  # 数据集配置文件，包含val路径​
    imgsz=224,            # 输入尺寸​
    batch=16,             # 批次大小​
    device='0'            # 评估设备（cpu/0/gpu:0）​
)

评估结果

可视化评估结果​

评估完成后，结果会自动保存至runs/classify/val目录，包含：​
confusion_matrix.png：混淆矩阵热力图​

val_batch0_pred.jpg：样本预测可视化. 在目录：

总结​

YOLOv8-cls 模型的评估围绕四大核心指标展开：Top-1 准确率与 Top-1 准确率分别衡量单标签场景下的精准度和多类别场景的容错能力，混淆矩阵直观呈现类别误判规律，损失曲线则用于判断模型是否过拟合或欠拟合。​
评估实操可分为三个关键步骤：首先按规范路径准备包含验证集与类别子文件夹的评估数据；其次通过调用 YOLO 模型的 train 接口完成训练，配置数据路径、轮数、图片尺寸等参数，并保存模型；最后加载模型执行 val 评估，获取量化指标与可视化结果（如混淆矩阵热力图、样本预测对比图等）。​
从实操结果来看，该模型在训练后展现出较高的准确率（Top-1 准确率达 0.997，Top-5 准确率为 1.0），损失曲线与可视化结果进一步验证了模型的稳定性，为后续模型的优化与工程部署提供了可靠参考。