1. 环境准备与依赖安装

1.1 基础环境配置

在开始YOLO26模型训练前，我们需要搭建一个稳定的深度学习环境。根据项目要求，我们选择以下配置组合：

• 操作系统：Ubuntu 20.04 LTS（长期支持版本）
• Python版本：3.8.x（建议使用conda创建独立环境）
• CUDA版本：11.3（需与GPU驱动版本匹配）
• PyTorch版本：1.10.0

这个组合经过实际验证，在NVIDIA 30系列显卡上表现稳定。选择Ubuntu 20.04是因为其对深度学习工具链的支持最为成熟，避免了新版系统可能出现的兼容性问题。

注意：CUDA 11.3需要至少470版本的NVIDIA驱动。可通过nvidia-smi命令检查驱动版本，若不符合需先升级驱动。

1.2 依赖包详解

项目提供的requirements.txt包含了训练所需的完整依赖项，我们可以将其分为几个功能类别：

核心计算库：

• torch>=1.8.0：PyTorch深度学习框架基础
• torchvision>=0.9.0：计算机视觉专用扩展
• numpy>=1.22.2：数值计算基础库
• scipy>=1.4.1：科学计算工具包

图像处理组件：

• opencv-python>=4.6.0：OpenCV的Python接口
• pillow>=7.1.2：Python图像处理库
• albumentations>=1.0.3：高性能图像增强库

训练辅助工具：

• tqdm>=4.64.0：进度条显示
• matplotlib>=3.3.0：结果可视化
• seaborn>=0.11.0：统计图表美化
• pandas>=1.1.4：数据处理分析

性能监控：

• psutil：系统资源监控
• py-cpuinfo：CPU信息展示
• thop>=0.1.1：FLOPs计算工具

安装时建议使用以下命令创建隔离环境：

bash复制conda create -n yolo26 python=3.8
conda activate yolo26
pip install -r requirements.txt