yolo 目标检测600类目标
1. 模型架构调整
- 类别适配 ：
将 YOLO 输出层的类别节点数调整为 600 （如 YOLOv5 的detect.yaml中修改nc=600），并更新类别名称映射表（classes.txt）。 - 骨干网络优化 ：
若使用 YOLOv5/v8，可升级骨干网络（如C3模块深度）或替换为更高性能的主干（如 EfficientNet、ResNet-101），以增强复杂场景的特征提取能力。 - 多尺度检测头 ：
保留或扩展 YOLO 的多尺度输出（如 3 个不同层级），以覆盖小目标（如虫子worm）和大目标（如摩天大楼skyscraper）。
2. 数据准备与增强
- 数据集构建 ：
- 收集 600 类目标的高质量标注数据（建议每类至少 500 张图像，长尾类别需额外补充）。
- 合并公开数据集（如 COCO、OpenImages）与自定义数据，确保类别覆盖全面（如
snowplow、wood-burning stove等冷门类别需