如今，该数据集以 YOLO（You Only Look Once）格式输出，即 TACO Dataset YOLO Format，这一版本经过处理，可直接用于基于 YOLO 的目标检测模型，进一步降低了研究者和开发者使用该数据集的门槛，方便他们更高效地开展相关模型的开发工作。而可靠的数据集是训练出高效准确的相关人工智能模型的基础。在使用该数据集进行学术研究时，应遵守相关的学术规范，引用该数据集的来

随着计算机视觉与人工智能技术的发展，基于目标检测的自动化质检方案逐渐成为行业趋势，而高质量的标注数据集，正是训练可靠检测模型的核心基础。无论是汽车制造的车身焊接、石油管道的接口连接，还是重型机械的部件组装，哪怕微小的焊接缺陷都可能引发严重安全隐患 —— 比如管道泄漏、结构断裂等，甚至造成经济损失与安全事故。以 “管道焊接质检” 为例，基于该数据集训练的模型可集成到工业相机中，实时拍摄焊接过程并识别

1.标题2.作者团队：Shiwen Ni、Guhong Chen 等 12 家机构研究者（含中国科学院深圳先进技术研究院、南方科技大学、上海人工智能实验室等）3.发表信息：预印本（Preprint），arXiv:2508.15361v1 [cs.CL] 21 Aug 20254.核心定位：首篇系统综述大型语言模型（LLM）基准测试的论文，覆盖 283 个代表性基准，建立分类框架并指出当前问题与未来

可参考：https://www.paddlepaddle.org.cn/en/install/quick?安装方式，可参考：https://paddlepaddle.github.io/FastDeploy/zh/get_started/installation/nvidia_gpu/进一步交流学习，共同进步，可在下方回复联系！目前显卡为3090，选择算力为。

Win10—YOLOv5实战+TensorRT部署+VS2019编译(小白教程~易懂易上手)一位入门CV的小白，第一次使用TensorRT来加速部署YOLOv5项目。此文详细记录了实操过程中的种种坑与不足，一来方便自己回顾温习，二来帮助想使用YOLOv5与TensorRT来部署项目的小伙伴避免踩一些坑，三来希望得到各位大佬大牛的高见！文章目录Win10—YOLOv5实战+TensorRT部署+VS