YOLOv8-cls 模型評估實操

(1)機器學習小白入門YOLOv ：從概念到實踐
(2)機器學習小白入門 YOLOv：從模塊優化到工程部署
(3)機器學習小白入門 YOLOv： 解鎖圖片分類新技能
(4)機器學習小白入門YOLOv ：圖片標注實操手冊
(5)機器學習小白入門 YOLOv：數據需求與圖像不足應對策略
(6)機器學習小白入門 YOLOv:圖片的數據預處理
(7)機器學習小白入門 YOLOv：模型訓練詳解
(8)機器學習小白入門 YOLO：無代碼實現分類模型訓練全流程
（9）機器學習小白入門 YOLOv:YOLOv8-cls 技術解析與代碼實現

引言?

在圖像分類領域，YOLOv8-cls 模型憑借其高效的性能成為眾多開發者的首選工具。無論是單標簽的簡單分類場景，還是多類別交織的復雜任務，準確評估模型表現都至關重要 —— 它不僅能反映模型對真實類別的識別能力，更能為后續的優化方向提供關鍵依據。本文圍繞 YOLOv8-cls 模型的評估展開實操解析，從核心指標的解讀到完整的評估流程演示，幫助機器學習小白快速掌握模型性能驗證的關鍵方法，為模型的迭代與應用奠定堅實基礎。

核心評估指標?

• Top-1 準確率：模型預測的最高置信度類別與真實類別一致的樣本占比，適用于單標簽分類場景。?
• Top-5 準確率：真實類別出現在模型預測的前 5 個高置信度類別中的樣本占比，常用于多類別復雜場景。?
• 混淆矩陣：直觀展示各類別間的預測交叉情況，可分析模型對特定類別的誤判傾向。?
• 損失曲線：包括訓練損失（train loss）和驗證損失（val loss），用于判斷模型是否過擬合或欠擬合。

評估步驟?

準備評估數據集，圖片文件夾路徑格式如下：
img
–val
—class1
—cass2

代碼如下

本地模型訓練

model = YOLO('yolov8s-cls.pt')# 從本地讀取圖片進行訓練
results = model.train(data='G:/img',  # 配置文件路徑epochs=5,  # 訓練輪數?imgsz=224,  # 輸入圖片尺寸?batch=16,  # 批次大小，根據顯卡顯存調整?device=-1,  # 訓練設備，0表示第一張GPU，cpu表示使用CPU?workers=4,  # 數據加載線程數?project='cls_train',  # 訓練結果保存項目名?name='exp',  # 實驗名pretrained=True  # 是否使用預訓練權重?
)
model.save(save_path)

訓練結果

執行評估

loaded_model = YOLO(model_path)
# 執行評估（指定驗證集路徑）?
metrics = loaded_model.val(data='G:/img',  # 數據集配置文件，包含val路徑?imgsz=224,            # 輸入尺寸?batch=16,             # 批次大小?device='0'            # 評估設備（cpu/0/gpu:0）?
)

評估結果

可視化評估結果?

評估完成后，結果會自動保存至runs/classify/val目錄，包含：?
confusion_matrix.png：混淆矩陣熱力圖?

val_batch0_pred.jpg：樣本預測可視化. 在目錄：

總結?

YOLOv8-cls 模型的評估圍繞四大核心指標展開：Top-1 準確率與 Top-1 準確率分別衡量單標簽場景下的精準度和多類別場景的容錯能力，混淆矩陣直觀呈現類別誤判規律，損失曲線則用于判斷模型是否過擬合或欠擬合。?
評估實操可分為三個關鍵步驟：首先按規范路徑準備包含驗證集與類別子文件夾的評估數據；其次通過調用 YOLO 模型的 train 接口完成訓練，配置數據路徑、輪數、圖片尺寸等參數，并保存模型；最后加載模型執行 val 評估，獲取量化指標與可視化結果（如混淆矩陣熱力圖、樣本預測對比圖等）。?
從實操結果來看，該模型在訓練后展現出較高的準確率（Top-1 準確率達 0.997，Top-5 準確率為 1.0），損失曲線與可視化結果進一步驗證了模型的穩定性，為后續模型的優化與工程部署提供了可靠參考。