数据集中images文件存放的是jpg格式的缺陷图片，annatation中存放的是缺陷图片对应的标注为xml格式文件，包括缺陷的类型、位置和大小等信息。在自己创建的data文件夹中，创建data.yaml文件，存放自己的训练集和测试集地址，检测项目类别数，检测项目类别：（对于本数据集共有6中类别，因此nc：6。）（种类名称放到names：）使用YOLOv8进行缺陷检测，需要的数据集格式为txt。

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安装结束后需要测试是否成功安装gpu版本的tensorflow，这里依旧在tf250_38gpu环境下输入python，进入python编程环境后输入import tensorflow as tf，下图可见没有报错，说明现在没问题。注意此时可以在Anaconda的安装目录下的envs文件夹下找到刚才创建的tf250_38gpu环境，后续就可以在pycharm中的项目添加此环境。文件加载，需要这个文

DenseNet是CVPR2017的Best Paper，网络的基本思路与ResNet差不多，但是它的不同之处是将前面所有层与后面层的密集连接，目的是实现特征重用。采用kaggle上的猫狗数据集，总共10000张图片，猫和狗分别有5000张，取4000张图片作为训练集，1000张图片作为验证集。每张图片的大小都不同，进行训练的时候需要将所有图片resize到相同的大小（224×224），然后输入到

二、安装torch、torchvision、torchaudio三个组件。并打开需要配置环境的项目，会在右上角提示配置环境，点开配置环境选择。就是输入完一个就按一下回车等待安装完后再进行安装下一个。表示你即将安装的虚拟环境的名字，表示。）版本对应的三个组件，是比较稳妥的。文件加载，需要这三个文件的绝对路径。其他版本修改为对应的版本即可。，我们要去官网查找该版本对应的。安装结束后需要测试是否成功安装

Windows安装Yolov8训练、验证、推理自定义数据教程。YOLOv8是Ultralytics 2023年的巨作，这是备受赞誉的实时对象检测、图像分类和图像分割模型的最新版本。YOLOv8 建立在深度学习和计算机视觉的前沿进步之上，在速度和准确性方面提供无与伦比的性能。其流线型设计使其适用于各种应用程序，并可轻松适应从边缘设备到云 API 的不同硬件平台。yolov8的推理速度对比如上图，极大

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