环境配置与项目初始化
项目运行依赖于Python 3.9、PyTorch及CUDA 12.4环境。请使用Anaconda进行环境管理，并通过nvidia-smi命令验证CUDA状态。
# 安装项目依赖项
pip install -r requirements.txt
# 以开发模式安装当前目录包
pip install -e .
# 启动基于Gradio的Web交互界面
python app.py
# 启动实时摄像头检测程序
python yolov10-camera.py
# 启动电脑桌面实时检测程序
python yolov10-paint2.py自定义数据集训练流程
推荐使用RoboFlow进行数据标注与管理，以获得格式统一的数据集。训练是模型性能的核心，关键在于参数调优。
# 使用YOLOv10n预训练模型在自定义数据上进行验证/训练
# model: 指定模型架构
# data: 指向数据集配置文件
# batch: 批处理大小，根据GPU显存调整
# device: 指定使用的GPU设备ID
yolo val model=yolov10n.pt data=data.yaml batch=256 device=0观点：在资源有限的情况下，建议从较小的模型（如yolov10n）开始迭代。增大batch size通常能提升训练稳定性，但需警惕显存溢出。数据集配置文件data.yaml中类别的定义必须精确无误。
网络代理设置（可选）
在下载预训练模型或依赖包时，若需通过代理访问，可在命令行中临时设置环境变量。
# 设置HTTP代理服务器地址
set HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7890
# 设置HTTPS代理服务器地址
set HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890部署与性能优化思考
将训练好的模型部署到实时场景（如摄像头或桌面流）时，需关注推理延迟。除了模型本身的选择，可考虑使用TensorRT对模型进行加速，或利用多线程处理图像采集与推理流程，以提升整体FPS。对于桌面检测这类高分辨率输入，适当降低推理帧率或采用区域检测策略是平衡性能与准确性的有效手段。