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YOLO26镜像包含哪些权重？预训练模型清单详解

1. 镜像环境说明

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。适用于目标检测、实例分割、姿态估计等多类视觉任务的快速实验与部署。

• 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等常用科学计算和图像处理库
• 默认工作空间:/root/workspace/ultralytics-8.4.2

该环境已预先配置好 Ultralytics 框架及其所有运行时依赖，用户无需手动安装或编译任何组件，可直接进入模型使用阶段。

2. 快速上手指南

2.1 激活环境与切换工作目录

在使用前，请先激活 Conda 虚拟环境以确保所有依赖正确加载：

conda activate yolo

为避免系统盘空间不足并方便代码修改，建议将默认代码复制到数据盘（如/root/workspace）：

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

此操作可保证后续训练、推理过程中生成的日志、权重文件均保存在可持久化路径中，便于管理和下载。

2.2 模型推理实践

YOLO26 支持多种任务类型（分类、检测、分割、姿态估计），以下以姿态估计为例演示推理流程。

修改 detect.py 文件

from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': # 加载指定模型 model = YOLO(model=r'yolo26n-pose.pt') # 执行推理 results = model.predict( source=r'./ultralytics/assets/zidane.jpg', save=True, # 保存结果图像 show=False, # 不弹窗显示 imgsz=640 # 输入尺寸 )

参数说明

执行命令启动推理：

python detect.py

推理完成后，结果图像将自动保存在runs/detect/exp/目录下，终端也会输出每帧的推理耗时与检测框信息。

2.3 模型训练流程

要进行自定义数据集训练，需完成以下三步：准备数据集、配置 data.yaml、修改 train.py。

数据集格式要求

请确保数据集遵循 YOLO 格式：

• 图像文件存放于images/train,images/val
• 标注文件（.txt）存放于labels/train,labels/val
• 每个标注文件每行表示一个对象：class_id center_x center_y width height（归一化坐标）

配置 data.yaml

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

编写训练脚本 train.py

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') # 开始训练 model.train( data='data.yaml', imgsz=640, epochs=200, batch=128, workers=8, device='0', # 使用 GPU 0 optimizer='SGD', close_mosaic=10, # 最后10轮关闭 Mosaic 增强 resume=False, project='runs/train', name='exp', single_cls=False, cache=False )

启动训练：

python train.py

训练日志与权重文件将按project/name结构保存，例如runs/train/exp/weights/best.pt。

提示：若从头训练且无显著性能提升，可尝试不加载预训练权重，或更换更轻量级优化器（如 AdamW）。

2.4 模型结果下载

训练结束后，可通过 SFTP 工具（如 Xftp）将模型文件从服务器下载至本地。

操作方式如下：

1. 打开 Xftp 并连接当前实例
2. 在右侧远程窗口导航至runs/train/exp/
3. 将整个文件夹或关键文件（如best.pt,last.pt）拖拽至左侧本地目录
4. 双击传输任务可查看进度

对于大文件，建议先压缩再传输：

zip -r exp.zip runs/train/exp/

上传数据集的操作与此相反，只需将本地文件拖入远程目录即可。

3. 预置权重文件清单详解

镜像已在根目录预置多个官方发布的 YOLO26 系列预训练权重，涵盖不同任务类型与模型规模，用户可直接调用，无需额外下载。

3.1 权重文件列表

3.2 权重使用建议

• 边缘部署推荐：优先选用yolo26n或yolo26s系列，结合 TensorRT 或 ONNX 导出进一步加速。
• 高精度任务：选择yolo26l及以上型号，并启用AMP（自动混合精度）提升训练效率。
• 跨任务迁移：可通过model.set_model_head()修改检测头适配新任务，配合预训练权重微调。

所有权重均来自 Ultralytics 官方发布版本，经过 COCO、COCO-Keypoints、COCO-Stuff 等基准数据集验证，具备良好泛化能力。

4. 常见问题与解决方案

4.1 数据集相关问题

• Q：如何组织自己的数据集？
  A：请按照标准 YOLO 格式创建images/train,labels/train等目录，并确保每个.txt文件与图像同名，内容为归一化后的边界框坐标。

• Q：出现“Label not found”错误？
  A：检查data.yaml中train和val路径是否正确，确认图像与标签文件一一对应，且路径为相对路径或绝对路径均可访问。

4.2 环境与运行问题

• Q：为什么运行时报错“ModuleNotFoundError”？
  A：请确认已执行conda activate yolo切换至正确环境。镜像默认进入torch25环境，但实际依赖安装在yolo环境中。

• Q：训练时显存溢出（CUDA Out of Memory）？
  A：尝试降低batch大小，或启用梯度累积（accumulate=4）。也可改用较小模型（如yolo26n）进行调试。

• Q：推理时不显示结果也不报错？
  A：检查source路径是否存在，确认图像格式支持（JPEG/PNG/MP4等），并设置save=True查看是否成功写入磁盘。

5. 总结

本文详细介绍了 YOLO26 官方训练与推理镜像的核心特性、使用流程及内置预训练权重清单。该镜像极大简化了深度学习项目的环境搭建过程，实现了“一键启动、开箱即用”的高效开发体验。

通过本文指导，您应已掌握：

1. 如何激活环境并迁移代码至工作目录；
2. 如何使用预置权重进行快速推理；
3. 如何配置数据集并启动自定义模型训练；
4. 如何下载训练成果用于本地部署；
5. 各类预训练模型的适用场景与选择策略。

无论是科研实验还是工业落地，该镜像都能显著缩短项目周期，提升迭代效率。

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