yolo 模型训练及数据集迭代管理方案

数据图总览完整的目录建议yolo_project/ ├── datasets/ # 原始数据DVC 管理不进 Git │ ├── v1/ │ │ ├── images/ │ │ │ ├── train/ │ │ │ └── val/ │ │ └── labels/ │ │ ├── train/ │ │ └── val/ │ ├── v2/ # 新增批次结构相同 │ └── v3/ │ ├── configs/ # 所有配置文件进 Git │ ├── dataset_v1.yaml │ ├── dataset_v2.yaml # 每次增量更新一个新 yaml │ ├── model_s.yaml # 不同尺寸模型配置 │ ├── model_m.yaml │ └── hyp_finetune.yaml # 超参数配置 │ ├── pretrained/ # 官方预训练权重DVC 管理 │ ├── yolov8n.pt │ └── yolov8m.pt │ ├── runs/ # 训练产物自动生成不进 Git │ ├── train_v1_20250101/ │ │ ├── weights/ │ │ │ ├── best.pt │ │ │ └── last.pt │ │ ├── results.csv │ │ └── args.yaml # 本次训练所有参数的快照 │ └── train_v2_20250215/ │ ├── scripts/ # 工具脚本进 Git │ ├── dedup_dataset.py # 去重前面写的 │ ├── update_yaml.py # 自动追加新批次到 yaml │ ├── check_labels.py # 标注格式 / 类别统计检查 │ ├── train.sh # 一键训练入口 │ ├── export.sh # 导出 onnx / trt │ └── eval.sh # 批量评估历史模型 │ ├── README.md ├── requirements.txt ├── .gitignore └── .dvcignore