YOLOv8实战 | 荧光显微镜细胞图像检测

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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 该图像数据集是 U2OS 细胞高通量化学筛选的一部分，其中包含 200 种生物活性化合物的示例。治疗效果最初是使用细胞绘画测定（荧光显微镜）成像的。该数据集仅包括每种化合物的单个视场的 DNA 通道。这些图像呈现了各种核表型，代表了高通量化学扰动。该数据集的主要用途是研究分割算法，该算法可以以准确的方式分离单个细胞核实例，而不管它们的形状和细胞密度如何。该集合有大约 23,000 个手动注释的单个细胞核，以建立用于分割评估的数据集合。 https: //bbbc.broadinstitute.org/BBBC039 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=yolov8s.pt data=bbbc022_dataset.yaml epochs= 25 imgsz= 640 batch= 1 导出与测试 模型导出与测试 yolo ………………………………