从YOLO到国产芯片，这个目标检测“全家桶”凭什么让工程师直呼真香？PaddleDetection一、模型矩阵：不止一个"YOLO"二、最新版本与生态三、安装步骤第一步：安装 PaddlePaddle第二步：安装 PaddleDetection第三步：验证安装四、快速验证：用预训练模型跑一张图踩坑：单图推理报 `FileNotFoundError`五、数据准备：X-AnyLabeling 一键桥接 YOLO 与 COCO（VOC 同理）步骤一：YOLO 转 XLABEL（中间格式）步骤二：XLABEL 转 COCO（训练管线直用）19 种转换任务速查`xlabel2coco` 任务详情划分训练/验证集踩坑：训练报错 `The meta data must be valid`六、配置文件详解修改配置文件配置文件拆解（以 PP-YOLOE 为例）数据配置文件 `coco_detection.yml`优化器配置文件 `optimizer_300e.yml`数据读取配置文件 `ppyoloe_reader.yml`模型配置文件 `ppyoloe_crn.yml`运行时配置文件 `runtime.yml`改动速查七、启动训练训练日志解读八、预测与可视化九、导出与部署为什么必须先导出：`.pdparams` 是半成品，`.pdmodel` 才是成品1. 文件内容不同（一个“带脑子”，一个“不带脑子”）2. 计算图被“编译优化”（融合加速）3. 输入输出格式被“标准化”（方便部署）导出部署模型部署推理`tools/infer.py` 与 `deploy/python/infer.py` 的区别部署参数说明十、另一个选择：DAMO-YOLO参考做目标检测的工程师，大多是从 YOLO 一路用过来的：上手快、资料全。但真到产业落地，麻烦就来了——训练、压缩、部署、适配国产硬件，每个环节都要自己找工具拼方案。PaddleDetection 把这条链路打成了一个包。PaddleDetection 是基于百度飞桨（PaddlePaddle）的开源目标检测端到端开发套件，覆盖目标检测、实例分割、多目标跟踪、多人关键点检测等视觉任务，内置 PP-YOLOE、RT-DETR 等模型和大量高质量预训练权重，帮助开发者一站式完成从数据准备、模型选型、训练到部署的全流程。在国产化信创方面，PaddleDetection 依托国内首个自主研发的产业级深度学习框架飞桨，原生支持统信 UOS、麒麟等国产操作系统，广泛适配昆仑芯、昇腾、寒武纪、海光、天数智芯、燧原等国产 AI 芯片，可在飞腾 CPU + 昇腾 AI 卡等国产“软硬一体”环境中稳定高效地私有化部署，为政务、金融、能源、制造等关键行业的信创改造与 AI 落地提供了自主可控的技术底座。一、模型矩阵：不止一个"YOLO"PaddleDetection 的模型库按“云端高精度—边缘轻量—产业场景”三条线布局，选型时基本能对号入座：模型系列类型适用场景