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YOLO目标检测数据集标注与训练

共计 30 章节
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01
YOLO前世今生
目标检测发展史 · YOLO系列演进（v1到v8） · YOLO核心思想（You Only…
YOLO前世今生
02
环境搭建
Anaconda安装 · CUDA与cuDNN配置 · PyTorch安装
环境搭建Anaconda
03
数据集基础
什么是目标检测数据集 · 常见数据集格式（COCO · VOC
数据集基础什么是目标检测数…
04
标注工具LabelImg
LabelImg安装 · 界面介绍 · PascalVOC与YOLO格式切换
LabelImg标注工具
05
标注实战（一）
单类别目标标注 · 矩形框绘制技巧 · 标签命名规范
标注实战单类别目标标注
06
标注实战（二）
多类别目标标注 · 遮挡与截断目标处理 · 小目标标注策略
标注实战多类别目标标注
07
标注质量把控
标注一致性检查 · 边界框精度控制 · 多人标注协同规范
标注质量把控标注一致性检查
08
数据集划分
训练集/验证集/测试集划分原则 · 随机划分与分层抽样 · 划分脚本编写
数据集划分训练集
09
数据增强（一）
几何变换（翻转 · 旋转 · 缩放）
数据增强几何变换
10
数据增强（二）
Mosaic增强 · MixUp增强 · CutMix增强
数据增强Mosaic
11
YOLO标签格式详解
class_id x_center… · 归一化计算 · 格式转换脚本
YOLO标签格式详解
12
VOC转YOLO格式
XML解析 · 坐标转换 · 批量转换脚本编写
VOCYOLO
13
COCO转YOLO格式
JSON解析 · annotation字段解读 · 类别映射
COCOYOLO
14
数据集配置文件
data.yaml编写 · 类别名称与数量 · 路径配置
数据集配置文件data.yaml
15
YOLOv8模型架构
Backbone（CSPDarkne… · Neck（PAN-FPN） · Head（Decoupled Hea…
YOLOv8模型架构
16
训练参数详解（一）
epochs · batch-size · imgsz
训练参数详解epochs
17
训练参数详解（二）
学习率调度（cosine · linear） · weight_decay
训练参数详解cosine
18
训练参数详解（三）
损失函数（CIoU · DFL） · 类别损失
训练参数详解CIoU
19
训练启动
命令行训练 · Python脚本训练 · 多GPU训练
训练启动命令行训练
20
训练监控
TensorBoard可视化 · 损失曲线分析 · mAP曲线分析
训练监控TensorBoard
21
模型评估指标
mAP@0.5 · mAP@0.5:0.95 · Precision
模型评估指标mAP
22
模型推理
图片推理 · 视频推理 · 摄像头实时推理
模型推理图片推理
23
预测结果可视化
边界框绘制 · 置信度显示 · 类别标签显示
预测结果可视化边界框绘制
24
模型导出
ONNX导出 · TensorRT导出 · OpenVINO导出
模型导出ONNX
25
模型部署
Flask API部署 · Docker容器化 · 边缘设备（Jetson）部署要点
模型部署Flask
26
过拟合与欠拟合
诊断方法 · 正则化策略（Dropout · Weight Decay）
过拟合欠拟合
27
超参数调优
Grid Search · Random Search · 遗传算法调优
超参数调优Grid
28
类别不平衡处理
重采样策略 · 类别权重调整 · Focal Loss原理与应用
类别不平衡处理重采样策略
29
实战项目（一）
口罩检测数据集制作 · 标注 · 训练
实战项目口罩检测数据集制…
30
实战项目（二）
交通标志检测 · 模型优化 · 部署到移动端
实战项目交通标志检测