C# yolo自己训练模型

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它在C# 中的应用通常通过其开源库如Darknet实现。如果你想要在C# 中自己训练YOLO模型，首先需要完成以下几个步骤：

1. **安装依赖**：获取Darknet源码并配置环境，这包括C/C++编译器、CUDA（如果使用GPU加速）以及Darknet库。

2. **数据准备**：收集并标注训练数据集，通常需要图像及其对应的标签信息，可以使用YOLO工具箱（如LabelImg）帮助创建数据集。

3. **训练脚本**：运行Darknet提供的`yolov4_train.cfg`之类的配置文件，这个文件包含了网络结构和训练设置，比如学习率、批次大小等。

./darknet.exe train -cfg yolov4_train.cfg -data ./train.txt -weights yolov4.weights

这里，`train.txt`是包含数据路径的数据清单文件。

4. **调整模型**：根据实际需求对模型进行调整，例如修改超参数、添加新的层或层结构，或者针对特定任务微调预训练模型。

5. **验证和评估**：训练过程中会生成验证结果，通过查看mAP（mean Average Precision）等指标评估模型性能，并根据需要迭代优化。

6. **部署应用**：训练完成后，将模型保存为权重文件，然后在C# 应用程序中使用Darknet的.NET API加载模型，进行实时的目标检测。

相关问题

C# 用YOLO8训练自己的模型的代码 完整例程

好的，下面是一个使用C#编写的YOLOv3模型训练代码的例程，需要使用YOLOv3的darknet框架。请确保您已经安装了相关依赖和工具，并已经配置好相关环境变量。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace YOLOv3
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            string darknetPath = @"C:\darknet\"; // darknet框架路径
            string cfgFile = @"C:\darknet\cfg\yolov3.cfg"; // 模型配置文件路径
            string dataFile = @"C:\darknet\cfg\coco.data"; // 数据集配置文件路径
            string weightsFile = @"C:\darknet\yolov3.weights"; // 预训练模型权重文件路径
            string trainFile = @"C:\darknet\cfg\train.txt"; // 训练集文件路径
            string validFile = @"C:\darknet\cfg\val.txt"; // 验证集文件路径
            string backupPath = @"C:\darknet\backup\"; // 模型保存路径

            // 训练模型命令
            string trainCmd = $"{darknetPath}darknet.exe detector train {dataFile} {cfgFile} {weightsFile} -map -dont_show -mjpeg_port 8090 -gpus 0,1,2,3";

            // 加载训练集和验证集
            List<string> trainList = File.ReadAllLines(trainFile).ToList();
            List<string> validList = File.ReadAllLines(validFile).ToList();

            // 创建一个模型保存文件夹
            if (!Directory.Exists(backupPath))
            {
                Directory.CreateDirectory(backupPath);
            }

            // 开始训练模型
            var process = new System.Diagnostics.Process();
            process.StartInfo.FileName = "cmd.exe";
            process.StartInfo.CreateNoWindow = false;
            process.StartInfo.UseShellExecute = false;
            process.StartInfo.RedirectStandardInput = true;
            process.StartInfo.RedirectStandardOutput = true;
            process.StartInfo.RedirectStandardError = true;
            process.Start();
            process.StandardInput.WriteLine(trainCmd);
            process.StandardInput.Flush();
            process.StandardInput.Close();
            string output = process.StandardOutput.ReadToEnd();
            string error = process.StandardError.ReadToEnd();
            process.WaitForExit();
            process.Close();

            // 输出训练结果
            Console.WriteLine(output);
            Console.WriteLine(error);
        }
    }
}

以上代码将模型训练所需的相关路径和命令进行了配置，并提供了一个简单的训练流程，以供参考。由于YOLOv3模型训练涉及到很多细节和参数调整，所以您可能需要根据自己的具体需求进行修改和调整。

C# 用YOLO8训练自己的模型，代码实现例程

首先，需要下载并安装YOLOv3或YOLOv4，以及OpenCV和Darknet库。接下来，可以按照以下步骤进行自己模型的训练和测试。

1. 准备数据集

首先需要准备好训练所需的数据集。数据集应包括图像和相应的标注文件。标注文件应该包含每张图像中存在的物体的类别和位置信息。

2. 生成训练数据

使用OpenCV库的API，将图像和标注文件转换为Darknet所需的格式。可以使用以下代码示例：

// Load image
cv::Mat image = cv::imread("path/to/image.jpg");

// Load annotation
std::vector<Annotation> annotations = load_annotations("path/to/annotation.txt");

// Convert to Darknet format
image.convertTo(image, CV_32F, 1.f / 255.f);
cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2RGB);

cv::Mat resized_image;
cv::resize(image, resized_image, cv::Size(network_width, network_height), cv::INTER_LINEAR);

std::vector<float> data(network_width * network_height * 3);
for (int c = 0; c < 3; ++c) {
    for (int i = 0; i < network_width * network_height; ++i) {
        data[c * network_width * network_height + i] = resized_image.at<cv::Vec3f>(i)[c];
    }
}

std::vector<float> label(num_classes + 5);
label[0] = annotations[0].class_id;
label[1] = annotations[0].x / image.cols;
label[2] = annotations[0].y / image.rows;
label[3] = annotations[0].width / image.cols;
label[4] = annotations[0].height / image.rows;

// Save as Darknet format
std::ofstream outfile("path/to/train.txt", std::ios_base::app);
outfile << "path/to/image.jpg ";
for (int i = 0; i < label.size(); ++i) {
    outfile << label[i] << " ";
}
outfile << std::endl;

3. 配置网络

在Darknet中，YOLOv3和YOLOv4的网络配置文件位于cfg/文件夹下。可以使用其中的配置文件，或者根据自己的需求进行修改。

4. 训练模型

使用以下命令开始训练模型：

./darknet detector train path/to/data.data path/to/cfg.cfg path/to/weights.weights

其中，path/to/data.data是数据集的配置文件，path/to/cfg.cfg是网络配置文件，path/to/weights.weights是预训练权重文件（如果有的话）。

5. 测试模型

使用以下命令测试模型：

./darknet detector test path/to/data.data path/to/cfg.cfg path/to/weights.weights path/to/image.jpg

其中，path/to/image.jpg是要测试的图像文件。

6. 使用模型

在C#中使用训练好的模型可以参考Darknet的API，或者使用第三方库，如DarknetDotNet或YOLOSharp。可以使用以下代码示例：

// Load model
var model = new Darknet(path/to/cfg.cfg, path/to/weights.weights);

// Load image
var image = CvInvoke.Imread("path/to/image.jpg");

// Convert to Darknet format
var input = new Image<Bgr, float>(image)
    .Resize(model.Width, model.Height, Emgu.CV.CvEnum.Inter.Linear)
    .Convert<Bgr, float>()
    .ExtractVector<float>()
    .ToArray();

// Run model
var output = model.Run(input);

// Parse output
var results = Darknet.ParseOutput(output, model.OutputNames, model.Width, model.Height, num_classes, confidence_threshold, nms_threshold);

其中，path/to/cfg.cfg是网络配置文件，path/to/weights.weights是训练好的权重文件，num_classes是类别数，confidence_threshold是置信度阈值，nms_threshold是非极大值抑制阈值。