博客文章
YOLO 系列
YOLO
YOLO 系列学习路线：从环境搭建到项目落地的内容导航
围绕数据准备、模型训练、推理部署和常见踩坑点，整理一份适合长期回看的 YOLO 学习路线与资料入口。
主页
显示 1-9 / 9 条， 第 1 / 1 页，按最近更新时间排序
讲解视频
YOLO 系列
训练实战
YOLO 训练实战视频：数据准备、参数配置与结果复盘
通过一条完整训练链路演示数据组织、训练参数设置、结果查看和日志记录方式，便于快速建立实操节奏。
操作教程
数据集与标注
Label Studio
Label Studio / LabelImg 到 YOLO 数据集目录整理教程
从标注文件导出、类别映射、目录规范到训练前校验，整理一套更适合检测项目的数据集准备流程。
代码分享
数据集与标注
Python
数据集清洗工具箱：命名检查、标签互转与批量预处理脚本
收录目标检测项目常用的数据清洗脚本，包括重命名、空标注检查、格式互转和批量压缩等实用片段。
操作教程
训练与部署
CUDA
Ubuntu 24.04 上 CUDA / cuDNN / PyTorch 安装与 GPU 校验教程
覆盖驱动确认、CUDA 安装、cuDNN 配置、PyTorch 安装和 GPU 检测步骤，形成一套可重复执行的环境方案。
博客文章
训练与部署
YOLOv8
YOLOv8 + 跟踪实战笔记：检测、关联与可视化结果整理
记录检测模型接入跟踪模块时的流程拆分、配置关注点和结果可视化方法，适合做项目复盘参考。
操作教程
训练与部署
ONNX
模型导出与部署教程：ONNX、TensorRT 与推理性能对比
从模型导出、精度检查、TensorRT 构建到推理对比，整理一条更贴近落地场景的部署路径。
代码分享
训练与部署
部署脚本
模型部署脚本包：导出、推理、日志与目录结构规范
收集模型导出、推理验证、日志记录和目录标准化的脚本片段，用于整理更加稳定的部署工程目录。
讲解视频
训练与部署
模型对比
检测模型对比视频：速度、精度与场景适配怎么评估
从不同模型的精度、速度、显存占用与实际场景适配出发，讲解如何更有条理地做模型对比。