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YOLOv12支持自定义数据集训练和ONNX/TensorRT格式导出

2025-09-05

2.1 K

YOLOv12的训练与部署能力

YOLOv12提供了完整的模型开发工作流，支持用户使用自定义数据集进行端到端的训练。系统要求数据集遵循YOLO标准格式，包含images和labels目录结构，并通过data.yaml文件配置数据路径和类别信息。典型的训练流程涉及250个epoch以上的迭代，输入图像尺寸默认为640×640像素，这些参数均可根据实际需求调整。

在模型部署方面，YOLOv12支持导出为ONNX和TensorRT两种主流的推理格式，特别针对边缘计算设备提供了FP16半精度导出选项，可显著提升部署环境的计算效率。项目还内置了supervision可视化工具包，方便开发者在训练过程中监控loss曲线、验证集指标的动态变化，以及直观呈现预测结果。这种完整的开发生态使得YOLOv12从实验到生产的转化过程变得高效可靠。

本答案来源于文章《YOLOv12：实时图像和视频目标检测的开源工具》

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