YOLO从零到论文｜专栏目录与学习路线

从第一次打开编辑器，到跑通 YOLO、看懂网络。

我是迪菲赫尔曼。这份目录按学习顺序整理了 A01—A18。点击文章标题即可阅读，简介帮你快速找到想学的内容。

从哪里开始？

零基础入门 → A01｜连接服务器 → A06｜运行预测 → A14｜理解原理 → A16

01 · 本地工具与 Python 基础

A01—A05｜认识任务，放好文件，读懂第一份代码。

A01｜认识 YOLO 的任务与输出

看懂检测框、类别和置信度，分清目标检测、实例分割与图像分类。

A02｜先把文件、文件夹和路径弄明白

建立学习目录，认识扩展名、绝对路径、相对路径与项目根目录。

A03｜第一次使用 VS Code

打开项目、创建脚本、保存文件，分清编辑器、Python 扩展与运行环境。

A04｜第一次使用终端

查看当前位置、切换目录、列出文件，分清 Shell 与 Python 交互窗口。

A05｜读懂第一份 Python 代码

从变量、列表、import 和函数调用开始，读懂路径与脚本的基本写法。

02 · 服务器、环境与源码

A06—A13｜连接远端，装好项目，核对运行环境。

A06｜准备一台能连接的云服务器

以蓝耘为例认识 GPU、镜像和实例，找到地址、端口、账号与登录信息。

A07｜完成第一次 SSH 登录

读懂 SSH 命令，完成指纹确认、密码输入、登录验证与常见连接排查。

A08｜用 VS Code 打开远端项目

配置 Remote-SSH，打开服务器目录，确认代码实际保存在哪台电脑上。

A09｜把代码、图片和数据放对地方

安排远端目录，练习上传与下载，分清本地路径、远端路径和文件同步。

A10｜准备课程 Python 环境

认识解释器、虚拟环境与依赖，让终端和 VS Code 使用同一份环境。

A11｜下载源码并固定版本

上传、解压指定版本源码，检查目录层级，明确后面实际使用哪份代码。

A12｜检查 GPU，安装项目

核对 PyTorch、CUDA 与 GPU，完成真实计算，安装源码并检查导入位置。

A13｜运行代码，完成环境自检

运行学习脚本，核对解释器、源码、依赖和 GPU，留下可回查的报告。

03 · 第一次预测与网络原理

A14—A18｜跑通预测，再理解结果、张量与网络。

A14｜分清权重、模型配置与数据配置

理解 .pt、模型 YAML、数据 YAML 的作用，以及预训练和迁移学习的含义。

A15｜让 YOLO 完成第一次预测

准备权重与图片，运行完整预测脚本，找到并打开真正生成的结果。

A16｜读懂坐标、类别与置信度

从 Results 对象理解检测结果，对照不同阈值，避免把预测分数当成整体成绩。

A17｜图片怎样变成 BCHW

从 RGB 像素讲到通道、批次、归一化、缩放补边与坐标映射。

A18｜看懂卷积与网络结构

计算卷积与通道变化，串起 Backbone、Neck、Head，再理解激活、BN 和残差。

按顺序学，也可以带着问题回来查。

把每次执行的命令、文件位置和运行结果留好，遇到问题时，回到对应文章逐项核对。