description: YOLOv8 모델 검증 가이드. 검증 설정 및 측정 항목을 사용하여 YOLO 모델의 성능을 평가하는 방법에 대해 알아보세요. Python 및 CLI 예제가 포함되어 있습니다.
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# Ultralytics YOLO로 모델 검증하기
<imgwidth="1024"src="https://github.com/ultralytics/assets/raw/main/yolov8/banner-integrations.png"alt="Ultralytics YOLO 생태계 및 통합">
## 도입
검증은 훈련된 모델의 품질을 평가할 수 있게 해주는 기계학습 파이프라인에서 중요한 단계입니다. Ultralytics YOLOv8의 Val 모드는 모델의 객체 탐지 성능을 평가하기 위한 강력한 도구 및 측정 항목 모음을 제공합니다. 이 가이드는 Val 모드를 효과적으로 사용하여 모델의 정확성과 신뢰성을 보장하는 방법에 대한 완벽한 리소스 역할을 합니다.
## 왜 Ultralytics YOLO로 검증을 해야 할까요?
YOLOv8의 Val 모드를 사용하는 이점은 다음과 같습니다:
- **정밀도:** mAP50, mAP75, mAP50-95와 같은 정확한 측정 항목으로 모델을 종합적으로 평가합니다.
- **편의성:** 훈련 설정을 기억하는 내장 기능을 활용하여 검증 절차를 단순화합니다.
- **유연성:** 같거나 다른 데이터셋과 이미지 크기로 모델을 검증할 수 있습니다.
- **하이퍼파라미터 튜닝:** 검증 측정 항목을 사용하여 모델의 성능을 더 잘 조율합니다.
### Val 모드의 주요 기능
YOLOv8의 Val 모드가 제공하는 주목할 만한 기능들은 다음과 같습니다:
- **자동화된 설정:** 모델은 훈련 구성을 기억하여 간단하게 검증이 가능합니다.
- **멀티-메트릭 지원:** 다양한 정확도 측정 항목을 기반으로 모델을 평가합니다.
- **CLI 및 Python API:** 검증을 위해 명령 줄 인터페이스 또는 Python API 중에서 선택할 수 있습니다.
- **데이터 호환성:** 훈련 단계에서 사용된 데이터셋과 사용자 정의 데이터셋 모두와 원활하게 작동합니다.
model = YOLO('path/to/best.pt') # 사용자 정의 모델을 로드합니다
# 모델 검증
metrics = model.val() # 인자가 필요 없음, 데이터셋과 설정이 기억됩니다
metrics.box.map # map50-95
metrics.box.map50 # map50
metrics.box.map75 # map75
metrics.box.maps # 각 카테고리의 map50-95가 포함된 목록
```
=== "CLI"
```bash
yolo detect val model=yolov8n.pt # 공식 모델 검증
yolo detect val model=path/to/best.pt # 사용자 정의 모델 검증
```
## 인자
YOLO 모델의 검증 설정은 모델의 성능을 검증 데이터셋에서 평가하기 위한 다양한 하이퍼파라미터 및 구성을 의미합니다. 이러한 설정은 모델의 성능, 속도, 정확성에 영향을 미칠 수 있습니다. 일반적인 YOLO 검증 설정에는 배치 크기, 훈련 중 검증이 수행되는 빈도 및 모델 성능을 평가하기 위해 사용되는 측정 항목이 포함됩니다. 검증 과정에 영향을 줄 수 있는 다른 요소로는 검증 데이터셋의 크기와 구성 및 모델이 사용되는 구체적인 작업이 있습니다. 모델이 검증 데이터셋에서 잘 수행되고 있고 과적합을 감지하고 방지하기 위해서는 이러한 설정을 신중하게 조정하고 실험하는 것이 중요합니다.
