在目標檢測任務中，高質量的訓練數據是模型性能提升的關鍵。本文圍繞 YOLOv 系列模型，系統性地研究了目標檢測訓練數據的構建方法，提出了一套從圖像采集、標注、數據集劃分到數據增強的一體化流程設計 。通過多源圖像采集策略確保樣本多樣性，結合 LabelImg 工具完成 VOC 格式標注，并采用標準化方式將 XML 標簽轉換為 YOLOv 所需的 TXT 格式。在數據集劃分階段，按照 8:1:1 的比例將數據劃分為訓練集、驗證集和測試集，以提高模型泛化能力。同時引入多種數據增強手段，包括 Gamma 變換、濾波操作、縮放、翻轉和任意角度旋轉，進一步提升了模型對光照變化、尺度差異和目標方向變化的魯棒性。實驗表明，該數據構建方法不僅有效解決了小樣本訓練中的過擬合問題，還顯著提高了模型在實際場景下的識別精度與穩定性，為 YOLOv 系列模型的訓練提供了可靠的數據支持。

1.??收集數據集:高質量圖像樣本獲取與多源融合策略

構建目標檢測模型訓練數據的第一步是獲取具有代表性的圖像樣本，確保模型在實際部署中具備良好的泛化能力。