摘要
目标检测是计算机视觉领域最核心的任务之一，而YOLO（You Only Look Once）系列算法凭借其极致的速度与精度平衡，已成为工业部署的首选方案。本文以Ultralytics YOLOv8为技术栈，从算法原理、环境搭建、数据集构建、模型训练、评估调优到ONNX/TensorRT部署，提供一套完整可落地的全流程案例。所有代码均经过严格测试，零错误可直接运行，旨在帮助读者从零掌握YOLO实战技能，解决真实场景下的目标检测问题。
应用场景
YOLO系列广泛应用于以下工业与科研场景：
- 工业质检：电子元器件缺陷检测、表面划痕识别。
- 智慧交通：车辆、行人、交通标志实时检测。
- 安防监控：入侵检测、异常行为分析。
- 农业遥感：作物计数、病虫害识别。
- 医疗影像：细胞检测、病灶定位。
- 自动驾驶：多类别目标实时感知。
本文案例以“安全帽佩戴检测”为切入点，模拟工地场景下对“佩戴安全帽”与“未佩戴安全帽”两类目标的实时检测，具有典型性与可扩展性。
核心原理
YOLO将目标检测视为回归问题，通过单一神经网络直接从输入图像预测边界框坐标和类别概率。YOLOv8相比前代引入以下关键改进：
- 骨干网络：采用CSPDarknet结构，结合C2f模块（Cross Stage Partial with 2 convolutions），在降低计算量的同时增强梯度流动。
- 颈部网络：使用SPPF（Spatial P
