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原创 YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection

通过调整预训练模型的参数，以使其适应特定任务或数据集的过程。（不用重头训练，用预训练权重+减轻或者改变网络结构+少量的训练迭代次数=就可以满足相应的检测任务）

2025-10-20 10:55:55 749

原创完整版：ultralytics下运行yoloworld并训练

本文介绍了Ultralytics YOLO环境的快速配置与使用流程：1) 通过conda创建Python 3.9环境并安装依赖包；2) 配置中科大镜像源加速安装PyTorch和Ultralytics；3) 准备YOLO格式数据集并修改data.yaml配置文件；4) 提供模型预测、训练和验证的常用指令，包括predict/train/val等命令参数设置。文章还包含CLIP模型下载、权重文件获取以及本地安装等注意事项，完整覆盖了从环境搭建到模型部署的全过程。

2025-10-08 16:30:19 1125

原创 Ultralytics环境下训练自己的数据集（以YOLO11为例）

path: D:\ldl\fourth\ultral\ultralytics-8.3.202\datasets\siwei #如果训练，修改这个为绝对路径。val: images/val #如果训练，修改这个为相对路径。train: images/train #如果训练，修改这个为相对路径。test: images/test #如果训练，修改这个为相对路径。names: ['car', .....] #修改这个。nc: 7 #修改这个。

2025-09-25 11:07:51 508 2

原创 YOLO-World训练自己的数据集（mm版本）——提示微调（Prompt Tuning)

把“语言提示”变成“静态权重”，让模型从“看字检测”变成“纯视觉检测”，更快、更轻、更适合部署。

2025-09-24 21:46:51 1128

原创 YOLO-World训练自己的数据集（mm版本）——普通微调

2.复制这个文件并更名为你熟悉的，并放置在finetune_coco文件夹。mm版本要求是coco格式的，我原来是xml格式的，通过这篇文章的。，对xml进行转化然后生成coco格式的数据集。出现yolo_world_head.py文件错误。大家可以看的第一篇文章有关环境配置。4.修改train.py 文件。3.修改_base_配置文件。我这里使用的自定义数据集中。siwei.json格式。的yolov8配置文件"

2025-09-24 14:19:47 1116 6