# BXC_AutoML

**Repository Path**: Goce/BXC_AutoML

## Basic Information

- **Project Name**: BXC_AutoML
- **Description**: 开源视觉算法模型训练框架，支持LSTM/ResNet/Yolo8/Yolo5/DeepSort
- **Primary Language**: C++
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 47
- **Created**: 2024-08-12
- **Last Updated**: 2024-08-12

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

### 视觉算法模型训练框架 BXC_AutoML
* 作者：北小菜 
* 官网：http://www.beixiaocai.com
* 邮箱：bilibili_bxc@126.com
* QQ：1402990689
* 微信：bilibili_bxc
* 哔哩哔哩主页：https://space.bilibili.com/487906612
* gitee开源地址：https://gitee.com/Vanishi/BXC_AutoML
* github开源地址：https://github.com/beixiaocai/BXC_AutoML

### 介绍
* 机器视觉算法模型训练框架 BXC_AutoML，支持图片检测算法框架，图片分类算法框架，视频分类算法框架
* Train_Yolo8: 基于yolo8的图片检测算法训练框架
* Train_ResNet: 基于resnet的图片分类算法训练框架
* Train_CnnLstm: 基于cnn+lstm的视频分类算法训练框架
* labeltools: 样本标注辅助工具 [labelme下载地址](https://github.com/labelmeai/labelme/releases)

### 适用场景
* 使用该算法框架训练的算法模型，可以在零开发的情况下添加到视频行为分析系统进行使用
* 视频行为分析系统下载地址 [https://gitee.com/Vanishi/BXC_VideoAnalyzer_v4](https://gitee.com/Vanishi/BXC_VideoAnalyzer_v4)

# 版本历史

### v0.03
* 发布时间 2024.08.06
* （1）新增样本标注工具labelme的辅助脚本工具，可以将label标注的样本转化为yolo检测格式样本，或转化为resnet分类格式样本
* （2）新增检测格式样本和分类格式样本自动按照比例分割成训练集和测试集的脚本工具

### v0.02
* 发布时间 2024.07.30
* （1）新增基于cnn+lstm网络结构的视频分类算法训练框架，Train_CnnLstm
* （2）Train_ResNet50调整为Train_ResNet，该图片分类算法框架不仅支持ResNet50，还支持ResNet18,ResNet101等等

### v0.01
* 发布时间 2024.04.27
* （1）视频行为分析系统模型训练工具v0.01版本发布 
* （2）当前版本仅内置了Train_ResNet50和Train_Yolo8
* （3）Train_ResNet50适合训练分类算法模型
* （4）Train_Yolo8适合训练检测算法模型