一、前言

在人工智能迅猛發展的今天，目標檢測作為計算機視覺領域的核心任務，廣泛應用于安防監控、自動駕駛、工業質檢、智慧醫療等多個關鍵場景。一個高效、穩定且可部署的目標檢測系統，不僅依賴于強大的模型能力，更離不開完善的數據處理流程、嚴謹的訓練與驗證機制、合理的后處理設計以及友好的用戶交互界面。然而，現實中很多初學者或項目開發者面臨以下挑戰：

• 缺乏系統性學習路徑，從數據采集到模型部署各環節零散掌握；

• 理論與實戰脫節，難以將開源算法落地于真實應用場景；

• 不清楚如何針對實際需求對模型進行改進與優化；

• 對GUI界面開發與系統集成感到陌生。

為此，本專欄應運而生，旨在以YOLO系列為核心主線，帶領讀者從零出發，逐步構建一個完整、可部署、可擴展的目標檢測系統。無論你是學生、工程師還是科研人員，都能從本課程中獲得從數據到部署的全流程實踐經驗。

二、專欄介紹

本專欄是一套面向實戰、從零開始構建完整目標檢測系統的高質量課程，全面覆蓋數據準備、模型訓練、驗證推理、效果評估、模型改進和界面開發。以YOLO系列為主線，系統講解如何構建、優化并部署一個適用于真實場景的目標檢測系統。

三、已有系統介紹

3.0 基于yolo通用目標檢測系統（手把手教你修改成為自己的檢測系統）

• 000=基于yolo通用目標檢測系統（手把手教你修改成為自己的檢測系統）

3.1 基于yolov8柑橘檢測系統

• 001=基于yolov8柑橘檢測系統（PySide6界面+數據集+源碼）
  

3.2 基于yolov8艦船檢測系統

• 002=基于yolov8艦船檢測系統（PySide6界面+數據集+源碼）
  

3.3 基于yolo11人臉檢測系統

• 003=基于yolo11人臉檢測系統（PySide6界面+數據集+源碼）
  

3.4 基于yolov8無人機影像光伏板缺陷檢測系統

• 004=基于yolov8無人機影像光伏板缺陷檢測系統（Python+PySide6界面+訓練代碼）