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Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com>
Co-authored-by: pre-commit-ci[bot] <66853113+pre-commit-ci[bot]@users.noreply.github.com>
This commit is contained in:
Glenn Jocher 2023-11-18 21:51:47 +01:00 • committed by GitHub
parent b6baae584c
commit 02bf8003a8
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GPG key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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docs/zh/modes/val.md
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@ -30,7 +30,7 @@ keywords: Ultralytics, YOLO 文档, YOLOv8, 验证, 模型评估, 超参数, 准
- **CLI 和 Python API：** 根据您的验证偏好选择命令行界面或 Python API。
- **数据兼容性：** 与训练阶段使用的数据集以及自定义数据集无缝协作。
!!! tip "提示"
!!! Tip "提示"
* YOLOv8 模型会自动记住其训练设置，因此您可以很容易地仅使用 `yolo val model=yolov8n.pt` 或 `model('yolov8n.pt').val()` 在原始数据集上并以相同图像大小验证模型。
@ -38,7 +38,7 @@ keywords: Ultralytics, YOLO 文档, YOLOv8, 验证, 模型评估, 超参数, 准
在 COCO128 数据集上验证训练过的 YOLOv8n 模型的准确性。由于 `model` 保留了其训练的 `data` 和参数作为模型属性，因此无需传递任何参数。有关完整的导出参数列表，请参阅下面的参数部分。
!!! example ""
!!! Example "示例"
=== "Python"