动手学YOLO：技术原理与项目实战

这是一本系统讲解YOLO系列目标检测算法的理论与实战指南。不需要深厚的数学功底、不需要啃论文的耐心——你只需要具备基础的Python编程能力，跟着本书动手学，就能从YOLO算法原理一路走到多行业实战落地。 本书从“理论—工具—应用”三重维度帮助读者构建目标检测学习体系，将理论解析与十大行业实战案例深度融合，结合Ultralytics YOLO11、Streamlit和PandasAI技术栈，通过大模型辅助代码生成与交互式平台搭建，助力读者高效掌握目标检测技术。 全书16章，分为三篇 理论篇（第1~3章）：系统解析目标检测基础概念（如边界框、交并比、非极大值抑制）和算法演进，深度剖析YOLOv1至YOLO11的网络架构、创新技术及性能对比，为读者奠定坚实的理论基础。 工具篇（第4~6章）：详解YOLO11环境配置（本地与Kaggle）、命令行与Python双接口操作，集成Streamlit构建Web应用，并引入PandasAI实现自然语言查询检测结果；同时涵盖Supervision库的数据标注、视频处理与结果过滤，以及Labellmg、Ybat等工具的使用。 应用篇（第7~16章）：通过交通标志识别、车道线检测、路面坑洞监测、车辆事故分析、足球运动员跟踪、火灾烟雾预警、安全装备（头盔/反光背心）检测、脑肿瘤诊断、骨折识别及水下生物分析十大行业案例，展示YOLO11在多场景下的实战应用，每个案例均包含数据准备、模型优化与平台搭建，突出技术落地性和行业适配性。