Hyper YOLO目标检测模型

Hyper-YOLO是基于超图思想的下一代目标检测框架，借助高阶关系推理提升了特征提取与语义表示的效率。通过引入更高效的跨尺度和跨位置特征交互，Hyper-YOLO在目标检测精度上实现了显著提升。该框架适用于各种检测任务，尤其在复杂场景下表现突出。

该教程详细涵盖了环境搭建、代码下载、数据集准备和可视化训练的完整流程。首先，介绍如何利用Anaconda创建虚拟环境并安装PyTorch（包括CPU和GPU版本）以及ultralytics环境。用户可以轻松配置本地开发环境，适用于不同的硬件平台。

对于训练数据的制作，教程展示了如何根据YOLO系列的标准格式准备数据集。这包括数据标注、格式转换等步骤，确保训练数据能与Hyper-YOLO完美兼容。教程还说明了如何执行训练、验证和推理脚本，帮助用户快速进入实际应用阶段。

在本教程中，无论是没有GPU的本地电脑，还是具备GPU支持的服务器，都能够顺利运行。通过提供完整的下载资源和示例文件，初学者可以在实际项目中应用Hyper-YOLO，提升目标检测任务的效率和精度。