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- 新增 README.md 文档，包含完整的 YOLOv8 训练环境搭建指南 - 添加 docker-compose.yml 配置文件，支持 Mac M系列环境下的容器化部署 - 实现 train_and_export.py 核心脚本，集成模型训练、验证和ONNX格式导出功能 - 创建 data.yaml 数据集描述文件，定义刀具分类(普通刀具和管制刀具) - 开发 auto_label.py 自动标注脚本，支持AI辅助的数据集标注处理 - 集成 YOLOv8 中型模型，优化标注准确率和识别能力 - 添加数据集验证和可视化功能，便于标注质量检查
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270 B
YAML
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YAML
# 这里的路径必须是容器内部的绝对路径
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path: /usr/src/app/datasets/knife_data
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train: images/train
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val: images/val
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# 类别定义 (根据你的业务字典自定义)
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names:
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0: normal_knife # 普通民用刀具
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1: prohibited_knife # 管制刀具 |