从零搭建安全帽检测（8）— 泛化性检验：构建独立测试集与模型性能公正评估

在前一章的实验中，基于SHWD数据集训练的模型在验证集上取得了mAP50高达0.887的优异表现。然而，一个严谨的AI工程师必须此刻保持清醒：这个性能数字真的代表了模型面对未知场景时的真实能力吗？抑或，这只是模型对验证集数据“过度熟悉”后给出的虚假高分？

任何在验证集上进行模型选择或超参数调整的行为，都可能导致模型对其产生“隐性记忆”，从而使得评估结果偏离其真实的泛化水平。为了得到无可辩驳的结论，我们必须将模型置于一个它完全陌生的“终极考场” — 独立测试集。

本章，我们将暂缓模型优化的脚步，回归到机器学习最根本的原则之一：公正评估。我们将从SHWD数据集中剥离出从未被模型窥见过的测试样本，构建一个绝对干净的测试集，并在此之上对上一章得到的最终模型进行“终极审判”。这不仅是对模型泛化能力的严格检验，更是对我们整个项目科学性与严谨性的一次重要升华。

通俗地讲，如果一个学生只能把课本上的题做好，在面对新题时解决不了，那么它的学习能力就是不全面的。

一、测试集整理

在SHWD对应的VOC2028目录中，ImageSets/Main/中的test.txt、train.txt、trainval.txt和val.txt分别放置了项目对测试集、训练集、训练验证集和验证集的划分，我们使用该划分方法来重新训练模型，并使用测试集来严谨测试模型的泛化性。

shwd_test
├── VOC2028
│   ├── Annotations/
│   ├── ImageSets/
│   ├── JPEGImages/
│   ├── labels/