YOLO11 自定义数据集从训练到部署

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点击上方 蓝字 关注我们 微信公众号： OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 数据集地址 数据集包含 360 张红血细胞图像及其注释文件，分为训练集与验证集。训练文件夹包含 300 张带有注释的图像。测试和验证文件夹都包含 60 张带有注释的图像。我们对原始数据集进行了一些修改以准备此 CBC 数据集，并将数据集分成三部分。在360张涂片图像中，首先使用300张带注释的血细胞图像作为训练集，然后将其余60张带有注释的图像用作测试集。CBC数据集地址如下： https: //github.com/MahmudulAlam/Complete-Blood-Cell-Count-Dataset 模型训练 准备好数据集以后，直接按下面的命令行运行即可： yolo  train model=yolo11n.pt data=cbc_dataset.yaml epochs= 25  imgsz= 640  batch= 4 导出与测试 模型导出与测试 yolo  export  model=cbc_11.pt format=onnx yolo predict model=cbc_11.pt  source =./cbc ………………………………