目标检测需同步学习类别与位置，YOLOv8可5分钟跑通推理；数据须按images/labels结构组织且坐标归一化；训练后重点看mAP50、mAP50-95和box_loss三指标。
目标检测不是“先分类再定位”那么简单，关键在于模型如何同步学习物体类别和位置。用Python快速上手，核心是选对工具链、理解数据格式、跑通最小可训练流程——而不是一上来就调参。
Ultralytics的YOLOv8封装极简，无需从头写训练循环。安装后直接加载预训练模型，推理一张图只要3行代码：
它默认支持图片、视频、摄像头流，结果可直接可视化或导出为JSON（含类别、置信度、xyxy坐标）。这是建立直觉最快的方式——先看到“它真能框出来”，再深入原理。
YOLO系列要求数据按固定结构组织：images/ 和 labels/ 两个文件夹，一一对应。label文件是txt，每行一个目标：class_id center_x center_y width height（归一化到0~1）。常见卡点：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
推荐用labelImg标注，保存为YOLO格式，再用split-folders自动划分train/val/test集。
训练完别急着换模型，先看log里这三个数：
如果mAP50高但mAP50-95低，大概率是框得松；反之可能是框太紧或漏检。调整conf（置信度阈值）和iou（NMS阈值）能快速验证猜想。
没几千张图？没问题。YOLOv8默认加载COCO预训练权重（yolov8n.pt），你只需替换最后一层适配自己的类别数。再加两招提升鲁棒性：
100张高质量标注图，在CPU上训1小时，常能达到70%+ mAP50，足够验证业务逻辑。
基本上就这些。目标检测的门槛不在代码多难写，而在数据、评估、调优三者的闭环是否打通。跑通一次完整流程，后面就是迭代优化的事了。
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