数据集 数据集_从零开始学习SSD目标检测算法训练自己的数据集

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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

paddledetection，训练自己的数据集，并进行预测

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

YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法，以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目：足球目标检测（单目标检测）、梅西目标检测（单目标检测）、足球和梅西同时目标检测（两目标检测）。本课程的YOLOv3使用Darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，值得深入探究。 购课后可加入白勇老师课程学习交流QQ群：957519975除本课程《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》外，本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程，请持续关注该系列的其它课程视频，包括：《YOLOv3目标检测实战：交通标志识别》《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》《YOLOv3目标检测：网络模型改进方法》 敬请关注并选择学习！