YOLO 目标检测实战（02）：预训练模型冒烟推理

发表于2026-07-23|更新于2026-07-21|YOLODetect

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目标：在正式训练之前，先用官方预训练权重对样例图跑一次检测，确认 GPU 推理链路是通的。这一步花不了几分钟，却能把「环境没配对」和「训练超参没调好」这两类问题彻底分开。

这是「YOLO 目标检测实战」的第 02 篇。完整目录见 00 · 系列导读。

一、前置条件

已完成 01 · 环境搭建；
存在预训练 s 档权重（如 weights/yolo_s.pt）与 data/images/（由 scripts/00_download_assets.sh 准备）。

二、执行

容器内：

1	bash scripts/01_smoke_detect.sh

等价于：

yolo detect predict \
  model=/workspace/weights/yolo_s.pt \
  source=/workspace/data/images \
  device=0 \
  project=/workspace/runs/detect \
  name=smoke \
  exist_ok=True

三、产物

可视化结果写到：

1	runs/detect/smoke/

打开其中的标注图，应能看到 person / bus 等 COCO 类别框（样例图为 Ultralytics 常用的 bus.jpg）。

四、这一步在验证什么

检查项	说明
权重可读	预训练权重路径与权限正确
GPU 推理	`device=0` 能跑通，而非静默落回 CPU
写盘路径	挂载的 `runs/` 在宿主机也能看到输出

冒烟通过后，再进入微调；如果这里就失败，完全不必去排查训练超参——问题一定在环境或路径上。

下一步

链路通了，开始短训。→ 03 · COCO128 短训

文章作者: WALL-E-2000

文章链接: http://shiguol.github.io/2026/07/23/YOLO%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6%A3%80%E6%B5%8B%E5%AE%9E%E6%88%98-02-%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%86%92%E7%83%9F%E6%8E%A8%E7%90%86/

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2026 YOLO 目标检测 Ultralytics 推理

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