yolov5中train,test和val
时间: 2025-06-24 11:33:48 浏览: 14
### YOLOv5 中的数据集划分及其作用
在机器学习项目中,尤其是像YOLOv5这样的目标检测模型开发过程中,合理地划分数据集对于评估模型性能至关重要。通常情况下,数据会被划分为三个部分:训练集(train set),验证集(validation set) 和 测试集(test set)[^1]。
#### 训练集 (Train Set)
训练集用于实际训练模型参数。通过反向传播算法调整神经网络内部权重来最小化损失函数值。在这个阶段,模型会尽可能多地从这些样本中学到特征表示方法。为了使模型具有良好的泛化能力,在准备训练集时应确保其涵盖了尽可能广泛的情况和变化形式[^2]。
#### 验证集 (Validation Set)
验证集主要用于调优超参数并防止过拟合现象的发生。当使用不同的配置选项(如学习率、批处理大小等)或架构设计决策时,可以通过观察验证集上的表现来进行比较选择最优方案。值得注意的是,虽然验证集也参与到了模型优化的过程中,但它并不直接影响最终的权重更新过程;相反,它提供了关于当前设置下模型预期外推误差的信息,从而指导进一步改进的方向。
#### 测试集 (Test Set)
测试集的作用是在整个建模完成后提供一个独立于任何先前见过的数据之外的新鲜样本来衡量模型的真实预测效果。理想状态下,只有一次性的全面评估才会涉及到此集合中的实例,以此保证得到最接近实际情况下的性能指标估计值。因此,在完成所有必要的调试之后才应该接触这部分资源,并将其视为最后一步用来确认成果质量的关键手段。
```python
import random
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设 data 是包含图像路径列表, labels 是对应标签列表
data = ["image_path_1", "image_path_2", ...]
labels = [0, 1, ..., n]
# 划分比例可以按照需求设定,默认7:1.5:1.5
train_data, temp_data, train_labels, temp_labels = train_test_split(data, labels, test_size=0.3, stratify=labels)
val_data, test_data, val_labels, test_labels = train_test_split(temp_data, temp_labels, test_size=0.5, stratify=temp_labels)
```
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