動手學YOLO：技術原理與項目實戰（簡體書）

內容簡介 這是一本系統講解YOLO系列目標檢測算法的理論與實戰指南。不需要深厚的數學功底、不需要啃論文的耐心：你只需要具備基礎的Python編程能力，跟著本書動手學，就能從YOLO算法原理一路走到多行業實戰落地。 本書從“理論—工具—應用”三重維度幫助讀者構建目標檢測學習體系，將理論解析與十大行業實戰案例深度融合，結合Ultralytics YOLO11、Streamlit和PandasAI技術棧，通過大模型輔助代碼生成與交互式平臺搭建，助力讀者高效掌握目標檢測技術。 全書16章，分為三篇 理論篇(第1～3章)：系統解析目標檢測基礎概念(如邊界框、交並比、非極大值抑制)和算法演進，深度剖析YOLOv1至YOLO11的網絡架構、創新技術及性能對比，為讀者奠定堅實的理論基礎。 工具篇(第4～6章)：詳解YOLO11環境配置(本地與Kaggle)、命令行與Python雙接口操作，集成Streamlit構建Web應用，並引入PandasAI實現自然語言查詢檢測結果；同時涵蓋Supervision庫的數據標注、視頻處理與結果過濾，以及Labellmg、Ybat等工具的使用。 應用篇(第7～16章)：通過交通標誌識別、車道線檢測、路面坑洞監測、車輛事故分析、足球運動員跟蹤、火災煙霧預警、安全裝備(頭盔/反光背心)檢測、腦腫瘤診斷、骨折識別及水下生物分析十大行業案例，展示YOLO11在多場景下的實戰應用，每個案例均包含數據準備、模型優化與平臺搭建，突出技術落地性和行業適配性。