ShaoHua
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# YOLO 模型测试流程指南
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本文档基于知乎文章整理，帮助你从零开始完成一个 YOLO 目标检测项目的完整流程。
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## 目录
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1. [环境准备](#1-环境准备)
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2. [数据收集与准备](#2-数据收集与准备)
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3. [数据标注](#3-数据标注)
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4. [数据格式转换](#4-数据格式转换)
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5. [数据集划分](#5-数据集划分)
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6. [模型训练](#6-模型训练)
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7. [模型评估与测试](#7-模型评估与测试)
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## 1. 环境准备
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### 1.1 安装 Python 环境
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确保 Python 版本 >= 3.8
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```bash
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python --version
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```
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### 1.2 创建虚拟环境
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为了避免影响全局 Python 环境，建议为项目创建独立的虚拟环境。
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**方式一：使用 conda**
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**首先安装 Anaconda 或 Miniconda：**
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1. 下载 Miniconda（推荐，更轻量）：<https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html>
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2. 运行安装程序，勾选 "Add Miniconda to PATH"（或安装后手动配置）
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3. 验证安装：
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```bash
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conda --version
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```
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**创建并激活虚拟环境：**
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```bash
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# 首次使用需要接受服务条款
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conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/main
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conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/r
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conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2
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//切换用清华的源
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conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
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# 创建虚拟环境
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conda create -n yolo_demo python=3.10 -y
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# 激活虚拟环境
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conda activate yolo_demo
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conda env list
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# 安装 pytorch（GPU 支持，需要 CUDA）
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# 首先卸载 CPU 版本（如果已安装）
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conda uninstall pytorch torchvision torchaudio -y
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# 安装 PyTorch CUDA 版本（推荐 CUDA 12.1）
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conda install -v pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia -y
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# pip 来安装 PyTorch 更稳定
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conda activate yolo_demo ; pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
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# 验证安装是否成功
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python -c "import torch; print(f'PyTorch版本: {torch.__version__}'); print(f'CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}')"
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```
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**查看已创建的环境：**
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```bash
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conda env list
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```
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**常见问题：**
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如果遇到 `CondaToSNonInteractiveError` 错误，需要先运行上面的 `conda tos accept` 命令接受服务条款。
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**验证虚拟环境已激活：**
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激活后，终端提示符前会显示虚拟环境名称：
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```bash
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(yolo_demo) D:\Codes\AI\Yolo\YoloDemo>
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```
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**退出虚拟环境：**
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```bash
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# conda:
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conda deactivate
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```
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### 1.3 安装 YOLOv8（推荐）
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```bash
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conda activate yolo_demo ;pip install ultralytics
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```
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### 1.4 验证安装
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```bash
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python -c "from ultralytics import YOLO; print('YOLOv8 安装成功')"
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```
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### 1.5 检查 GPU 支持（可选但推荐）
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```bash
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python -c "import torch; print(f'CUDA 可用: {torch.cuda.is_available()}')"
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```
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## 2. 数据收集与准备
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### 2.1 确定检测目标
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首先明确你要检测的类别，例如：
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- car（汽车）
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- person（行人）
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- bicycle（自行车）
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### 2.2 数据量建议
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| 项目类型 | 每类最少图片 | 推荐图片数 |
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| ---- | --------- | ------ |
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| 快速原型 | 100-200 张 | 500 张 |
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| 生产应用 | 1000 张 | 3000 张 |
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### 2.3 数据来源
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**方式一：使用公开数据集**
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- COCO 数据集：<https://cocodataset.org>
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- <br />
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- Open Images：<https://storage.googleapis.com/openimages>
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**方式二：自己拍摄/收集图片**
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- 确保图片清晰，目标可见
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- 覆盖不同场景、光照、角度
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- 统一格式为 JPG 或 PNG
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### 2.4 创建数据目录结构
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```bash
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mkdir -p dataset/images
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mkdir -p dataset/labels
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```
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将收集的图片放入 `dataset/images` 目录。
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## 3. 数据标注
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### 3.1 选择标注工具
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推荐使用以下工具之一：
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- **TjMakeBot**（在线工具，支持 AI 辅助标注）：<https://www.tjmakebot.com>
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- **LabelImg**（本地工具）
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- **Roboflow**（在线工具）
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### 3.2 使用 LabelImg 标注（本地方式）
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**安装 LabelImg：**
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```bash
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pip install labelImg
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```
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**启动 LabelImg：**
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```bash
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labelImg
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```
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**标注步骤：**
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1. 打开 LabelImg
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2. 点击 "Open Dir" 选择图片目录
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3. 点击 "Change Save Dir" 设置标注保存目录
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4. **重要**：点击 "PascalVOC" 切换为 "YOLO" 格式
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5. 使用快捷键 `W` 绘制边界框
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6. 选择类别名称
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7. 点击 "Save" 保存标注
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8. 使用 `D` 键切换到下一张图片
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### 3.3 YOLO 标注格式说明
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每张图片对应一个 `.txt` 文件，格式如下：
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```
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class_id center_x center_y width height
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```
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示例：
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```
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0 0.5 0.5 0.3 0.4
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1 0.2 0.3 0.1 0.2
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```
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**说明：**
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- `class_id`：类别 ID（从 0 开始）
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- `center_x, center_y`：边界框中心点坐标（归一化 0-1）
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- `width, height`：边界框宽高（归一化 0-1）
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## 4. 数据格式转换
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### 4.1 验证标注文件
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创建验证脚本 `validate_dataset.py`：
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```python
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import os
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from PIL import Image
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def validate_yolo_dataset(dataset_dir):
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images_dir = os.path.join(dataset_dir, 'images')
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labels_dir = os.path.join(dataset_dir, 'labels')
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errors = []
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image_files = [f for f in os.listdir(images_dir) if f.endswith(('.jpg', '.png'))]
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for img_file in image_files:
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img_path = os.path.join(images_dir, img_file)
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label_file = os.path.splitext(img_file)[0] + '.txt'
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label_path = os.path.join(labels_dir, label_file)
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if not os.path.exists(label_path):
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errors.append(f"缺失标注文件: {label_file}")
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continue
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try:
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img = Image.open(img_path)
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img_width, img_height = img.size
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except Exception as e:
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errors.append(f"无法打开图片: {img_file}")
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continue
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with open(label_path, 'r') as f:
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for line_num, line in enumerate(f, 1):
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line = line.strip()
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if not line:
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continue
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parts = line.split()
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if len(parts) != 5:
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errors.append(f"{label_file}: 格式错误")
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continue
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try:
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class_id = int(parts[0])
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center_x = float(parts[1])
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center_y = float(parts[2])
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width = float(parts[3])
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height = float(parts[4])
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if not (0 <= center_x <= 1 and 0 <= center_y <= 1):
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errors.append(f"{label_file}: 坐标超出范围")
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except ValueError:
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errors.append(f"{label_file}: 数字解析错误")
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if errors:
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print("发现错误：")
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for error in errors[:10]:
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print(f" - {error}")
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else:
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print("验证通过！")
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if __name__ == '__main__':
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validate_yolo_dataset('./dataset')
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```
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运行验证：
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```bash
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python validate_dataset.py
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```
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### 4.2 创建数据集配置文件
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创建 `dataset.yaml` 文件：
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```yaml
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path: ./dataset
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train: images/train
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val: images/val
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test: images/test
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nc: 3
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names:
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0: car
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1: person
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2: bicycle
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```
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**注意：** 根据你的实际类别修改 `nc` 和 `names`。
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## 5. 数据集划分
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### 5.1 创建划分脚本
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创建 `split_dataset.py`：
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```python
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import os
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import shutil
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import random
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def split_dataset(source_dir, train_ratio=0.7, val_ratio=0.15, test_ratio=0.15, seed=42):
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random.seed(seed)
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images_dir = os.path.join(source_dir, 'images')
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labels_dir = os.path.join(source_dir, 'labels')
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images = [f for f in os.listdir(images_dir) if f.endswith(('.jpg', '.png'))]
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random.shuffle(images)
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total = len(images)
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train_end = int(total * train_ratio)
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val_end = train_end + int(total * val_ratio)
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train_images = images[:train_end]
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val_images = images[train_end:val_end]
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test_images = images[val_end:]
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print(f"总图片数: {total}")
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print(f"训练集: {len(train_images)}")
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print(f"验证集: {len(val_images)}")
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print(f"测试集: {len(test_images)}")
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for split, img_list in [('train', train_images), ('val', val_images), ('test', test_images)]:
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split_images_dir = os.path.join(source_dir, 'images', split)
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split_labels_dir = os.path.join(source_dir, 'labels', split)
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os.makedirs(split_images_dir, exist_ok=True)
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os.makedirs(split_labels_dir, exist_ok=True)
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for img in img_list:
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shutil.copy(os.path.join(images_dir, img), os.path.join(split_images_dir, img))
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label_name = os.path.splitext(img)[0] + '.txt'
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src_label = os.path.join(labels_dir, label_name)
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dst_label = os.path.join(split_labels_dir, label_name)
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if os.path.exists(src_label):
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shutil.copy(src_label, dst_label)
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print("数据集划分完成！")
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if __name__ == '__main__':
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split_dataset('./dataset')
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```
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### 5.2 执行划分
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```bash
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python split_dataset.py
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```
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### 5.3 验证划分结果
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```bash
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ls dataset/images/train
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ls dataset/images/val
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ls dataset/images/test
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```
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## 6. 模型训练
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### 6.1 创建训练脚本
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创建 `train.py`：
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```python
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from ultralytics import YOLO
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import torch
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device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
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print(f"使用设备: {device}")
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model = YOLO('yolov8n.pt')
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results = model.train(
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data='dataset.yaml',
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epochs=100,
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imgsz=640,
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batch=16,
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device=device,
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lr0=0.01,
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patience=50,
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save=True,
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plots=True,
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project='runs/detect',
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name='my_model',
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exist_ok=True,
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)
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print("训练完成！")
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print(f"最佳模型保存在: runs/detect/my_model/weights/best.pt")
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```
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### 6.2 开始训练
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```bash
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python train.py
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```
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### 6.3 训练参数说明
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| 参数 | 说明 | 建议值 |
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| -------- | ------ | ----------- |
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| epochs | 训练轮数 | 100-300 |
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| imgsz | 输入图片尺寸 | 640 |
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| batch | 批次大小 | 根据 GPU 内存调整 |
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| lr0 | 初始学习率 | 0.01 |
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| patience | 早停耐心值 | 50 |
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### 6.4 模型选择建议
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| 模型 | 参数量 | 速度 | 精度 | 适用场景 |
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| ------- | ----- | -- | -- | ---- |
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| yolov8n | 3.2M | 最快 | 较低 | 实时检测 |
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| yolov8s | 11.2M | 快 | 中等 | 平衡 |
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| yolov8m | 25.9M | 中等 | 较高 | 生产环境 |
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| yolov8l | 43.7M | 较慢 | 高 | 高精度 |
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## 7. 模型评估与测试
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### 7.1 评估模型
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创建 `evaluate.py`：
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```python
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from ultralytics import YOLO
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model = YOLO('runs/detect/my_model/weights/best.pt')
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metrics = model.val(data='dataset.yaml', split='val')
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print("=" * 50)
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print("模型评估结果")
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print("=" * 50)
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print(f"mAP50: {metrics.box.map50:.4f}")
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print(f"mAP50-95: {metrics.box.map:.4f}")
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print(f"Precision: {metrics.box.mp:.4f}")
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print(f"Recall: {metrics.box.mr:.4f}")
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print("=" * 50)
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```
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运行评估：
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```bash
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python evaluate.py
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```
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### 7.2 测试单张图片
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创建 `predict.py`：
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```python
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from ultralytics import YOLO
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model = YOLO('runs/detect/my_model/weights/best.pt')
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||
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||
results = model('dataset/images/test/test_image.jpg', save=True, conf=0.25)
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for result in results:
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boxes = result.boxes
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for i in range(len(boxes)):
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class_name = model.names[int(boxes.cls[i])]
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conf = boxes.conf[i]
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print(f"检测到: {class_name}, 置信度: {conf:.2f}")
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```
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运行测试：
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||
```bash
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||
python predict.py
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||
```
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||
### 7.3 批量测试
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||
```python
|
||
from ultralytics import YOLO
|
||
|
||
model = YOLO('runs/detect/my_model/weights/best.pt')
|
||
|
||
results = model('dataset/images/test', save=True, conf=0.25)
|
||
```
|
||
|
||
### 7.4 性能基准
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||
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| 应用场景 | mAP50 目标 | mAP50-95 目标 |
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| ----- | -------- | ----------- |
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| 快速原型 | > 0.5 | > 0.3 |
|
||
| 生产环境 | > 0.7 | > 0.5 |
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||
| 高精度应用 | > 0.9 | > 0.7 |
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***
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## 常见问题排查
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### 问题 1：Loss 不下降
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**解决方案：**
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- 调整学习率（尝试 0.001-0.01）
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- 检查数据质量
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- 尝试更大的模型
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### 问题 2：过拟合
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**解决方案：**
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- 增加数据量
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- 使用更小的模型
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- 启用更多数据增强
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### 问题 3：训练很慢
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**解决方案：**
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||
- 使用 GPU 训练
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||
- 增大批次大小
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- 减小图片尺寸
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***
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## 目录结构总结
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完成后的目录结构：
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```
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project/
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├── venv/ # 虚拟环境目录（不应提交到版本控制）
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├── dataset/
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│ ├── images/
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│ │ ├── train/
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│ │ ├── val/
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│ │ └── test/
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│ └── labels/
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│ ├── train/
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│ ├── val/
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│ └── test/
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||
├── dataset.yaml
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├── train.py
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├── evaluate.py
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├── predict.py
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├── split_dataset.py
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└── validate_dataset.py
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||
```
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||
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||
***
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||
## 快速开始命令汇总
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```bash
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# 创建并激活虚拟环境
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||
python -m venv venv
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||
venv\Scripts\activate
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||
# 安装依赖
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||
pip install ultralytics
|
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||
# 后续步骤
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||
python validate_dataset.py
|
||
python split_dataset.py
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||
python train.py
|
||
python evaluate.py
|
||
python predict.py
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||
```
|
||
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||
***
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||
## 一键运行环境准备
|
||
|
||
项目已提供 `run_demo.py` 脚本，可一键完成环境搭建：
|
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||
```bash
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python run_demo.py
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该脚本会自动完成：
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1. 检查 Python 版本
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2. 创建虚拟环境
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3. 安装 ultralytics 依赖
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4. 验证安装
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5. 检查 GPU 支持
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## 在 VS Code 中直接运行代码
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### 方法一：使用 Code Runner 插件
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1. 打开 VS Code，搜索并安装 `Code Runner` 插件
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2. 将光标放在代码块内，点击右上角的 ▶️ 按钮运行
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### 方法二：右键运行
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在代码块内右键，选择 "Run Code" 或使用快捷键 `Ctrl+Alt+N`
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### 方法三：终端运行
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```bash
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# 进入项目目录
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cd .
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# 激活虚拟环境
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venv\Scripts\activate
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# 运行脚本
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python run_demo.py
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python validate_dataset.py
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python split_dataset.py
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python train.py
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祝训练顺利！
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