YOLO26 目标检测训练与推理工具集

一句话介绍

yolo26 是一个用于目标检测数据集整理、模型训练和图片/视频推理的个人实验工具集。

当前已有内容

• 将图片与 YOLO 标签按训练、验证、测试集切分；
• 为没有目标的图片补建空标签；
• 生成数据集 YAML 模板；
• 基于本地 Ultralytics 代码和 yolo26n 配置训练模型；
• 配置训练轮数、批量、图像尺寸、增强、早停、余弦学习率与 AMP；
• 使用 OpenCV 对单张图片、图片目录、单个视频和视频目录进行推理并保存标注结果。

当前边界

仓库包含多个迭代数据目录和本地路径，仍偏实验性质。数据集脚本中的六类焊缝标签是可调整模板，不能直接视为所有实验的最终类别定义；模型效果需要以各次训练输出和独立验证集为准。