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YOLO26官方文档参考：GitHub仓库与README使用指南

最新 YOLO26 官方版训练与推理镜像
本镜像基于YOLO26 官方代码库构建，预装了完整的深度学习开发环境，集成了训练、推理及评估所需的所有依赖，开箱即用。

1. 镜像环境说明

该镜像为YOLO26的完整运行环境提供了无缝支持，省去繁琐的依赖安装过程。无论你是刚接触目标检测的新手，还是希望快速验证想法的研究者，这个镜像都能让你立刻进入核心工作阶段。

• 核心框架:pytorch == 1.10.0
• CUDA版本:12.1
• Python版本:3.9.5
• 主要依赖:torchvision==0.11.0,torchaudio==0.10.0,cudatoolkit=11.3,numpy,opencv-python,pandas,matplotlib,tqdm,seaborn等常用科学计算和视觉处理库均已预装。

所有组件都经过严格测试，确保兼容性和稳定性。你无需再担心“明明本地能跑，服务器报错”这类问题。整个环境以Conda管理，结构清晰，便于扩展自定义包。

2. 快速上手

启动镜像后，你会看到一个整洁的终端界面，代码已准备就绪，只等你开始操作。以下是完整的工作流引导，从环境激活到模型推理、训练再到结果下载，一步步带你完成全流程。

2.1 激活环境与切换工作目录

在使用前，请先激活名为yolo的 Conda 环境：

conda activate yolo

这一步非常重要，因为所有依赖项都安装在这个独立环境中。如果不激活，运行脚本时会提示模块找不到。

镜像默认将YOLO26源码放在/root/ultralytics-8.4.2目录下。为了防止系统盘空间不足或权限问题影响修改，建议将项目复制到数据盘进行操作：

cp -r /root/ultralytics-8.4.2 /root/workspace/

然后进入新目录：

cd /root/workspace/ultralytics-8.4.2

这样你就拥有了一个可自由编辑的工作副本。后续的所有操作（如修改配置、添加数据路径）都可以安全地在此目录下进行，不会影响原始文件。

2.2 模型推理

我们来做一个简单的图像推理测试，看看模型是否正常工作。

首先，创建或修改detect.py文件，内容如下：

# -*- coding: utf-8 -*- from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': # 加载模型 model = YOLO(model=r'yolo26n-pose.pt') # 执行推理 model.predict( source=r'./ultralytics/assets/zidane.jpg', save=True, show=False )

这段代码做了三件事：

1. 加载一个预训练的姿态估计模型yolo26n-pose.pt
2. 对指定图片zidane.jpg进行推理
3. 将结果保存为新图像（带标注框和关键点）

参数说明：

• model：填写模型权重文件路径，可以是.pt或.yaml文件
• source：输入源，支持单张图片、视频文件，甚至摄像头（设为0即可调用）
• save：设为True表示自动保存输出图像，默认保存在runs/detect/predict/路径下
• show：是否实时显示窗口画面，远程服务器通常关闭此项（设为False）

运行命令：

python detect.py

执行完成后，终端会打印出检测耗时、FPS等信息，同时生成带标注的结果图。你可以通过SFTP工具下载查看效果。

2.3 模型训练

接下来是自定义数据集训练流程。你需要准备好符合YOLO格式的数据集，并正确配置data.yaml。

数据集配置

YOLO要求数据集按以下结构组织：

dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ ├── labels/ │ ├── train/ │ └── val/ └── data.yaml

data.yaml内容示例：

train: ./dataset/images/train val: ./dataset/images/val nc: 80 names: ['person', 'bicycle', 'car', ...]

其中nc是类别数量，names是类名列表。请根据你的实际数据修改路径和类别。

训练脚本设置

创建train.py文件，内容如下：

import warnings warnings.filterwarnings('ignore') from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': # 初始化模型结构 model = YOLO(model='/root/workspace/ultralytics-8.4.2/ultralytics/cfg/models/26/yolo26.yaml') # 加载预训练权重（可选） model.load('yolo26n.pt') # 若从零开始训练可注释此行 # 开始训练 model.train( data=r'data.yaml', imgsz=640, epochs=200, batch=128, workers=8, device='0', optimizer='SGD', close_mosaic=10, resume=False, project='runs/train', name='exp', single_cls=False, cache=False )

关键参数解释：

• imgsz: 输入图像尺寸，640是常用值
• batch: 批次大小，取决于显存容量
• device='0': 使用第0号GPU
• close_mosaic=10: 最后10个epoch关闭Mosaic增强，提升收敛稳定性
• resume: 断点续训，若中途中断可设为True继续

运行训练：

python train.py

训练过程中，日志会实时输出loss、mAP等指标。每轮结束后会在runs/train/exp/weights/下保存best和last两个权重文件。

2.4 下载训练结果

训练完成后，模型权重和日志都保存在服务器上。要将其下载到本地，推荐使用Xftp这类SFTP工具。

操作方式非常直观：

• 在右侧窗口找到你要下载的文件夹（如runs/train/exp）
• 直接拖拽到左侧本地目录即可开始传输
• 单个文件也可以双击直接下载

对于大文件（如数据集或模型），建议先压缩再传输：

tar -czf exp.tar.gz runs/train/exp

这样可以显著减少传输时间。上传数据也是同样操作，只是方向相反——从本地拖到服务器。

3. 已包含权重文件

镜像内置了多个常用预训练模型，位于项目根目录，包括：

• yolo26n.pt
• yolo26s.pt
• yolo26m.pt
• yolo26l.pt
• yolo26x.pt
• yolo26n-pose.pt

这些模型覆盖了不同规模的需求，从小型轻量级部署到高精度场景均有对应选择。你可以直接加载它们进行推理或微调，无需额外下载。

如果你需要其他变体或最新版本，也可以通过model = YOLO('yolov8n.pt')自动在线拉取（需网络通畅）。

4. 常见问题

尽管镜像已经高度集成，但在实际使用中仍可能遇到一些常见问题，这里列出解决方案：

• Q: 为什么运行时报错“ModuleNotFoundError”？
  A: 请确认是否执行了conda activate yolo。未激活环境会导致无法导入已安装的包。

• Q: 如何更换数据集路径？
  A: 修改data.yaml中的train和val字段为绝对路径即可，例如/root/workspace/dataset/images/train。

• Q: 显存不足怎么办？
  A: 减小batch参数值，或降低imgsz到320或480。也可启用梯度累积（accumulate=2）模拟更大batch。

• Q: 能否使用多GPU训练？
  A: 可以。将device='0,1'设置为多个GPU编号，框架会自动启用DDP分布式训练。

• Q: 推理时如何调整置信度阈值？
  A: 在predict()方法中加入conf=0.5参数，数值越低保留的检测框越多。

5. 参考资料

本文档基于官方实现整理而成，更多高级功能和详细参数说明，建议查阅原始资源：

• GitHub仓库: ultralytics/ultralytics
• 官方文档: 项目中的README.md文件包含了API文档、模型列表、训练技巧和部署指南

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