YOLOv8细胞识别检测计数系统教程及资源下载

资源摘要信息:"该资源是一个基于YOLOv8的细胞识别检测计数系统，以Python源码的形式提供，包含了训练好的模型、评估指标曲线和项目使用说明。系统可以在图像中识别和计数目标细胞，并提供了一个可扩展的平台，允许用户增加额外的功能，例如目标追踪计数。 博主提供的环境建议是在anaconda中新建虚拟环境，并使用pycharm打开项目工程，导入anaconda环境，并确保正确安装requirements.txt文件中列出来的依赖包。博主推荐使用清华源来加速依赖包的下载。 训练好的模型和相关的评估指标曲线以及数据集的可视化图位于'ultralytics\yolo\v8\detect\runs\detect'文件夹内。需要注意的是，资源中并不包含数据集文件，如果需要数据集，可以通过博主的资源付费下载，或通过私信博主获取。 该系统提供了以下的检测识别流程： a. 用户需要打开predict.py文件，并修改第34行指定模型的路径。 b. 用户应将需要检测的图片或视频存放在'\ultralytics\assets'文件夹内。 c. 运行predict.py文件后，检测的结果将会保存在'ultralytics/yolo/v8/detect/runs/detect'文件夹下。 对于用户希望训练自己的模型，博主提供了以下步骤： a. 用户需要准备数据集，并根据YOLOv5的示例将其拆分为train和val两个部分，数据集的标签应为txt格式。 b. 在'yolo\v8\detect\data'文件夹下，用户应新建一个.yaml文件，并参考现有的coco128.yaml文件来设置。 c. 用户需要修改train.py文件中的第238行，将路径指向自己新建的yaml文件。 d. 用户可以根据自己的硬件配置选择GPU训练或CPU训练，分别注释掉train.py文件中的第241行或第242行，并相应设置device参数。 e. 运行train.py文件后，训练将开始，并在精度不再提升时自动停止，最终训练好的模型将保存在'ultralytics\yolo\v8\detect\runs\detect'文件夹下。 该资源中包含的文件名称列表显示了项目的基本结构，包括了引用文件、安装配置、说明文档以及项目依赖配置等文件。 最后，该资源的标签表明它与深度学习、YOLOv8、目标检测、目标计数以及可能的毕业设计相关。YOLOv8是当前最流行的目标检测框架之一，它以其高准确性和快速的检测速度而受到研究人员和开发者的青睐。"