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YOLO26图像识别实战：自定义数据集训练详细步骤

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的训练和推理提供了高度集成的运行环境，省去了繁琐的依赖配置过程。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开发者，都可以直接上手使用。

• 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等常用科学计算与视觉处理库均已预装。

整个环境以Conda进行管理，确保不同项目之间的隔离性和稳定性。启动后即可进入指定环境开始操作，无需担心版本冲突或缺失包的问题。

2. 快速上手

镜像启动成功后，你会看到一个完整的Jupyter或终端界面（取决于部署方式），默认已加载YOLO26相关代码文件夹。以下是具体的操作流程，带你一步步完成从环境准备到模型训练的全过程。

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

注意：镜像默认可能处于其他环境（如torch25），务必执行上述命令切换至正确环境，否则会报错找不到模块。

由于系统盘空间有限，建议将代码复制到数据盘进行修改和保存。执行以下命令将原始代码复制到工作区：

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

随后进入新目录：

cd /root/workspace/ultralytics-8.4.2

这样你就拥有了独立可编辑的代码副本，后续所有训练、测试操作都推荐在此路径下进行。

2.2 模型推理

我们先通过一个简单的推理任务来验证环境是否正常运行。打开detect.py文件并写入如下代码：

# -*- 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 )

参数说明：

• model：指定要加载的模型权重文件路径，支持.pt格式，可以是官方提供的预训练模型。
• source：输入源，可以是本地图片路径、视频文件，或者摄像头编号（如0表示调用摄像头）。
• save：设为True时，会自动将结果图保存到runs/detect/predict/目录下。
• show：是否实时显示窗口画面，默认关闭，适合服务器端运行。

运行命令：

python detect.py

执行完成后，你可以在输出目录中查看带有边界框和标签的检测结果图。这一步确认了模型能够正常加载并完成前向推理，说明基础环境没有问题。

2.3 模型训练

接下来进入核心环节——使用自定义数据集训练自己的YOLO26模型。

数据集准备

首先，你的数据必须符合YOLO格式标准：

• 图像文件存放在images/目录下（可分train/val/test子集）
• 对应的标注文件.txt放在labels/目录下，每行格式为：class_id center_x center_y width height（归一化坐标）

然后创建或修改data.yaml文件，内容示例如下：

train: ./dataset/images/train val: ./dataset/images/val nc: 80 # 类别数量 names: ['person', 'bicycle', 'car', ...] # 类别名称列表

确保路径正确指向你的数据集位置。

配置训练脚本

编辑train.py文件，设置训练参数：

import warnings warnings.filterwarnings('ignore') from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': # 定义模型结构 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') # 若从头训练可注释此行 # 开始训练 model.train( data=r'data.yaml', imgsz=640, # 输入图像尺寸 epochs=200, # 训练轮数 batch=128, # 批次大小 workers=8, # 数据加载线程数 device='0', # 使用GPU编号 optimizer='SGD', # 优化器类型 close_mosaic=10, # 最后10轮关闭Mosaic增强 resume=False, # 不从中断处继续 project='runs/train', name='exp', single_cls=False, # 多类别训练 cache=False # 是否缓存数据到内存（根据显存决定） )

关键参数解释：

• imgsz：统一缩放输入图像大小，影响精度与速度平衡。
• batch：越大越好，但需考虑显存限制。
• close_mosaic：Mosaic数据增强在后期关闭有助于稳定收敛。
• resume：若训练中断，设为True可恢复上次状态。

保存后运行：

python train.py

训练过程中，终端会实时输出损失值、mAP等指标，并在runs/train/exp/下保存最佳模型权重best.pt和最后模型last.pt。

2.4 下载训练结果

训练结束后，你可以通过SFTP工具（如Xftp、WinSCP）将模型文件下载到本地使用。

操作方法非常简单：

• 打开Xftp连接服务器；
• 在右侧找到runs/train/exp/文件夹；
• 将需要的文件（如weights/best.pt）双击或拖拽到左侧本地目录即可开始传输；
• 双击传输任务可查看进度。

建议对大文件夹先压缩再下载，节省时间。例如：

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

上传数据集也采用相同方式，只需反向拖拽即可。

3. 已包含权重文件

为了方便用户快速上手，镜像中已预下载常用的基础权重文件，包括：

• yolo26n.pt
• yolo26s.pt
• yolo26m.pt
• yolo26l.pt
• yolo26x.pt
• yolo26n-pose.pt（姿态估计专用）

这些文件位于代码根目录下，可直接用于推理或作为预训练权重加载。无需手动下载，避免因网络问题导致失败。

如果你需要更大规模或其他变体的模型，也可以自行从官方HUB拉取：

model = YOLO('yolov8x.pt') # 自动下载

但已有本地缓存的情况下，优先使用本地文件更高效。

4. 常见问题解答

Q1：为什么训练时报错“ModuleNotFoundError”？

请检查是否已执行conda activate yolo。未激活对应环境会导致无法导入ultralytics等库。

Q2：如何更换数据集路径？

只需修改data.yaml中的train和val字段为实际路径即可。建议将数据集上传至/root/workspace/dataset/统一管理。

Q3：训练时显存不足怎么办？

尝试降低batch参数，或启用cache=False避免数据缓存占用过多显存。也可减小imgsz至 320 或 480。

Q4：能否使用多GPU训练？

可以！将device参数改为'0,1'即可启用多卡训练：

device='0,1'

框架会自动使用DataParallel进行并行计算。

Q5：训练中途断电了还能继续吗？

可以。只要保留了上次的runs/train/exp/目录，在train.py中设置resume=True即可从中断处恢复训练。

5. 总结

5. 总结

本文详细介绍了如何利用YOLO26官方训练与推理镜像，完成从环境配置、模型推理、自定义数据集训练到结果下载的完整流程。这套方案最大的优势在于“开箱即用”——省去了复杂的环境搭建和依赖安装，让你把精力集中在模型调优和业务应用上。

回顾关键步骤：

1. 激活环境：务必切换到yolo环境；
2. 复制代码：将系统盘代码迁移到工作区便于修改；
3. 准备数据：组织成标准YOLO格式并在data.yaml中配置路径；
4. 训练模型：合理设置超参，监控训练过程；
5. 导出成果：通过SFTP安全下载训练好的模型用于部署。

无论是做科研实验、工业质检，还是智能安防、自动驾驶感知模块开发，这套流程都能为你提供强有力的支撑。

现在你已经掌握了YOLO26的核心使用方法，下一步可以尝试：

• 调整网络结构提升精度
• 引入自定义数据增强策略
• 将模型导出为ONNX格式用于边缘设备部署
• 结合Flask或FastAPI搭建Web服务接口

技术的世界永远充满可能性，动手实践才是掌握AI的最佳路径。

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