实现了yolov5网络模型和unet多类别分割模型的联合C++部署，可直接运行。

unet 网络基于 CARVANA 数据集的分割

Unet图像分割实战代码-以植物病虫害分割为例训练测试【源码分享】。 见博客https://blog.csdn.net/qq_42279468/article/details/129093132

具体见如下博文： https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/new/129018747 包含100张指针分割数据集，更多的数据集见博文链接。

table-detect table detect(yolo) , table line(unet) （表格检测/表格单元格定位） links: models weights download and move to ./modes test table detect python table_detect.py test table ceil detect with unet python table_ceil.py train table line python train/train.py

数据中中包含了大量对图像分割没有意义的数据，因此这里对原始数据集进行有效数据的提取。并且将有效数据集再次进行训练集 + 测试集的划分 注：log 训练文件较大，为了方便上传，这里删去不重要的train结果

模型在FloodNet数据集上进行了训练，mIOU在0.83左右，可训练自己的数据集 建议在训练网络的时候将输入的训练集其切分为384x384的小图片后，再来进行训练 模型采用标准的UNet，可以采用如下方式训练你自己的模型 数据集地址可以在train.py中修改为你自己的文件夹 python train.py -- --epochs 20 --batch-size 16 --learning-rate 2e-4 --scale 1 --validation 0.1 --classes 10 --amp 其中--amp为半精度训练 --scale是训练的时候对图片进行缩放，已经裁剪为384x384后就不需要再裁剪了

unet demo，新手unet可参考，内有多不足请见谅

基于改进Unet 的丘陵地区耕地地块深度分割与提取.pdf

数据集切割为600x600大小，可自行调整参数进行训练