如何查看Ultralytics YOLOv5模型识别困难的图像？

--save-txt 参数含义 #

--save-txt 是val.py的运行参数，作用是让程序在验证完成后，将每张测试图片的预测结果以TXT文件形式保存。每个TXT文件与对应图片同名，默认存储在 runs/val/exp*/labels/ 目录下。TXT内的内容遵循YOLO标注格式：每行对应一个预测框，包含类别索引、归一化的中心坐标(x,y)、归一化的宽高(w,h)、置信度。

获取模型识别困难的图像路径 #

针对识别效果差的类别，可通过以下方式定位对应图像：

• 启用 --save-images 参数运行val.py，程序会将标注了真实框和预测框的可视化结果保存到 runs/val/exp*/images/ 目录。直接查看这些图片，能直观发现漏检、错检的样本。
• 结合 --save-conf 和 --save-txt 参数，同时导出预测置信度。对比真实标注文件与预测TXT，筛选出目标类别下：无对应预测框（漏检）、预测类别错误（错检）或置信度低于阈值的图片。
• 查看val.py生成的 results.txt 文件，里面有每个类别的precision、recall、mAP等指标，先定位表现最差的类别，再针对性排查该类别的样本图像。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Skywalker