数据量与类别：9201 张图划分情况：训练集 8402 张，验证集 672 张，测试集 127 张标签格式：YOLO，yaml 里 train/val/test 的路径已经写好训练顺序：先按文中的 batch/epochs 跑一轮基线，拿到数字后再决定要不要加数据或换主干，别一上来就堆大模型样本量看着不够时，补数据之前先把现有这批调通，有无提升心里才有底。完整数据包地址在「数据集获取」小节。

数据量与类别：4490 张图划分情况：训练集 3318 张，验证集 585 张，测试集 587 张标签格式：YOLO，yaml 里 train/val/test 的路径已经写好训练顺序：先按文中的 batch/epochs 跑一轮基线，拿到数字后再决定要不要加数据或换主干，别一上来就堆大模型样本量看着不够时，补数据之前先把现有这批调通，有无提升心里才有底。完整数据包地址在「数据集获取」小节。

数据量与类别：10203 张图划分情况：训练集 9717 张，验证集 486 张，测试集 0 张标签格式：YOLO，yaml 里 train/val/test 的路径已经写好训练顺序：默认参数先跑一遍，再看 mAP50 和 mAP50-95 差多少，差得多通常是小目标或框不准，而不是模型不够大看完这篇如果不确定该不该用这套数据，先看第二节的样例图——和你的拍摄场景接近就值得训一轮。下载地址在「数据