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yolov8训练自己的数据集（源码）

今天，我结合代码来详细介绍如何使用 SciSharp STACK 的 TensorFlow.NET 来训练CNN模型，该模型主要实现 图像的分类 ，可以直接移植该代码在 CPU 或 GPU 下使用，并针对你们自己本地的图像数据集进行训练和推理。TensorFlow.NET是基于 .NET Standard 框架的完整实现的TensorFlow，可以支持 .NET Framework 或 .NET CORE , TensorFlow.NET 为广大.NET开发者提供了完美的机器学习框架选择。 SciSharp STACK：https://github.com/SciSharp 什么是Tensor

yolov5实现目标检测，包括yolov5整个训练亲测流程，改代码配置好所需cuda、torch等环境后，可直接运行，或者按照训练流程重新训练和测试自己的数据集，包教会。

目标跟踪与计数，可参考，可训练自己的数据集

从0开始配置yolov5环境并训练自己的数据集

该算法可以实现深度学习去除各类图像中的伪影。Unet 发表于 2015 年，属于 FCN 的一种变体。Unet 的初衷是为了解决生物医学图像的问题，由于效果确实很好后来也被广泛的应用在语义分割的各个方向，如卫星图像分割，工业瑕疵检测等。 Unet 跟 FCN 都是 Encoder-Decoder 结构，结构简单但很有效。 Encoder 负责特征提取，可以将各种特征提取网络放在这个位置。 Decoder 恢复原始分辨率，该过程比较关键的步骤就是 upsampling 与 skip-connection。 Unet主要可分为三部分来看分别为左（特征提取），中（拼接），右（上采样） 特征提取部分：它是一个收缩网络，通过四个下采样，使图片尺寸减小，在这不断下采样的过程中，特征提取到的是浅层信息。具体过程是，输入图片然后经过两个卷积核（3x3后面紧跟着一个Relu）以论文原图为例：输入572x572，经过两个卷积核（大小为3x3）大小从572-570-568，然后经过一个Maxpool（2x2）图片尺寸变为284这即为一个完整的下采样，接下来三个也是如此。在下采样的过程中，

paddledetection，训练自己的数据集，并进行预测

在PyCharm上自动划分深度学习训练的数据集（将你的原目录的数据集图片等 分成train和val集，并复制到你创建的目标文件夹）。只需要创建一个目标文件夹，程序会自动按照你设置的train和val的比例进行划分（会自动创建train和val文件夹）。

实现自动标注自己的数据，标注完后生成xml文件，此项目基于github上的yolov5-5.0版本，详细操作请看readme_self.md