给果干照片画上检测框，完成你的第一个视觉项目
跟着真实实验，从看懂标注开始，完成数据准备、模型训练、预测与结果分析。适合把第一段训练代码，变成一个讲得清楚的课程项目。
完整教程、实验模板与运行包免费体验；人工答疑和安装协助尚未开售。
做完这个案例，你能把这些步骤串起来。
读懂图片中的目标框和类别编号
完成数据检查与训练、验证、测试划分
用自己的训练权重预测图片
对照成功与误检样例解释实验结果
适合这样的你
- 第一次接触计算机视觉的同学
- 需要完成目标检测课程项目的同学
- 希望先跑通流程，再继续改进模型的同学
教程目录
01先看懂：这个项目到底在做什么区分分类与检测，认识输入、输出和学习目标。试看
- 查看一张原图与带框预测图
- 认识 class_0 到 class_5 六个类别编号
- 明确：置信度、准确率和 mAP 不是同一个指标
02准备环境，把文件放对位置从文件夹开始，每一步都有成功标志。展开
- 识别 Python、选择正确的安装器与解压路径
- 区分正在安装、安装成功、安装失败；按中文提示完成依赖安装
- 排查找不到 Python、下载慢和依赖缺失
03检查数据，读懂目标框图片、标签配对，先检查再训练。展开
- 核对 299 张图片及标签
- 查看 671 条目标框与标注预览
- 记录 239 / 30 / 30 张的数据划分
04先试跑，再完成一次训练从小规模试跑确认环境，再进行基线训练。展开
- 确认数据配置路径
- 运行试训练并检查输出
- 理解训练曲线与模型权重文件
05预测新图片，理解正确与错误对照真实输出，学会解释误检。展开
- 使用真实训练权重进行预测
- 查看检测框和按类别计数
- 分析一个正确样例与一个误检样例
06整理项目，讲清你的实验把过程、证据和改进方向整理完整。展开
- 保存环境、参数和数据划分记录
- 区分个人复现结果与示例成绩
- 整理效果展示与局限说明
每一份内容，解决一个具体问题。
以下教学材料现已全部免费开放。可以在线逐步学习、填写实验记录，也可以下载完整包离线使用；无需购买、不扣积分。
含本机图片检测界面、安装器、训练脚本与完整许可。AGPL-3.0 软件与模型，数据许可单独说明。
v1.0.2 · SHA256：e0864688096aa2d83b818abf37377d6cc34d53655ce7b7b59df9ef3bcf1dfd37数据与标注说明
299 张图片、671 条目标框；以类别编号开展实验。
逐步操作教程
从环境安装到训练、测试与预测，附成功标志和排错说明。
实验记录模板
在线填写并保存本机草稿，导出文本或打印 PDF；下载包也含离线模板。
数据准备与训练脚本
prepare_dataset.py、run_yolo.py 和依赖说明。
真实实验与预测样例
30 轮训练记录、独立测试指标、正确与误检图片。
可直接使用的示例模型
已随开源包提供，完成解压后 CPU 预测与测试集复验。
上传图片的演示界面
本机网页已实测：选图、检测、调整阈值并保存图片及 JSON。
真实实验，保留正确与错误。
目标检测指标，不是分类准确率
小样本教学实验
实测使用 CPU
这张图的真实目标与预测均为 class_5，一个目标。
真实仅含 class_5；模型还预测了 class_0 与 class_2。
开始之前，了解这些边界
- 类别名称尚未完整核对，使用 class_0–class_5；不能据此直接判断水果的中文类别。
- 近似重复图片与采集场景分组尚未人工复核，当前划分用于入门教学。
- 成绩来自 2026-10-01 的这次实验，不代表你的复现成绩，也不代表真实业务场景效果。
- 模型会误检。我们保留失败案例，帮助理解结果和设计后续改进。
准备一台电脑，从检查环境开始。
- 已有实测：Windows、Python 3.12.14，CPU 训练
- 不以独立显卡作为入门前提；不同电脑运行耗时不同
- 首次安装依赖需要联网和数 GB 空间；包内已含数据与模型
- 需要会解压文件、打开终端和复制命令
本次记录：Python 3.12.14、PyTorch 2.14.1 CPU、Ultralytics 8.4.170；仅表示已记录的实测组合。
你可能还想知道
没有独立显卡，可以学习吗？
这次实验已使用 CPU 完成。你可以先学习数据与结果分析，再按电脑条件训练；示例耗时不代表你的电脑耗时。
效果一般的模型也能做课程项目吗？
可以。本项目定位为入门教学案例，重点是流程可运行、过程可解释、结果真实；不承诺论文、答辩或成绩结果。
完整内容现在需要付费吗？
本案例完整内容现可免费体验：在线逐步教程、实验记录模板，以及含数据、代码、模型和教程的完整下载包。无需购买、不扣积分；一对一答疑与安装协助尚未开售。
已经买过这个数据集，包含整套项目吗？
原有订单提供其购买时标明的数据内容。开源代码和模型可以免费获取；后续收费仅针对明确列出的教程整理与配套服务。