yolo 目标检测600类目标

1. 模型架构调整

• 类别适配 ：
  将 YOLO 输出层的类别节点数调整为 600 （如 YOLOv5 的 detect.yaml 中修改 nc=600），并更新类别名称映射表（classes.txt）。
• 骨干网络优化 ：
  若使用 YOLOv5/v8，可升级骨干网络（如 C3 模块深度）或替换为更高性能的主干（如 EfficientNet、ResNet-101），以增强复杂场景的特征提取能力。
• 多尺度检测头 ：
  保留或扩展 YOLO 的多尺度输出（如 3 个不同层级），以覆盖小目标（如虫子 worm）和大目标（如摩天大楼 skyscraper）。

2. 数据准备与增强

• 数据集构建 ：
  • 收集 600 类目标的高质量标注数据（建议每类至少 500 张图像，长尾类别需额外补充）。
  • 合并公开数据集（如 COCO、OpenImages）与自定义数据，确保类别覆盖全面（如 snowplow、wood-burning stove 等冷门类别需