【AI编程】训练你想要的检测模型，使用YOLO26，4步搞定。

1. 准备数据集

1000多张老鼠图片和标注数据，按照6：2：2比例拆分，即：训练集 600张验证集 200张测试集 200张

2. 使用ultralytics加载yolo26s模型

迭代epoch设置100次， 第23轮时，验证集mAP@0.5得分就0.92+了。

3. 观察训练指标

训练过程中，消耗5.3G显存，整个过程约1000秒（NVIDIA GB10显卡）

4. 测试并标注图片试试

可选：封装为接口测试

使用fastapi+onnxruntime部署在服务器上，每分钟支持识别1200次。

CPU型号： Intel(R) Xeon(R) Platinum 8374C CPU @ 2.70GHz 16核

总结

这应该是YOLO26目标检测模型最简单的一个应用了， 迁移到单个新类别的识别场景上，感兴趣的可以尝试尝试。硬件方面的话，需要一定的显卡，建议GTX 3060 6G显存以上。