一、YOLO模型训练优化
近期重点推进YOLO模型的训练工作。下一步需深入理解模型训练的各项参数配置，以系统性提升训练效率与模型精度。
二、数据标注流程升级
在数据标注环节，成功引入 Label Studio ML 深度学习后端，实现了自动化标注功能。通过复用已训练好的模型辅助标注，工作效率得到显著提升（实现翻倍）。
三、Label Studio ML 部署方案
记录部署流程如下，供团队参考：
1. 基础配置
- 官方文档：https://labelstud.io/guide/ml_create
- 核心代码文件：
model.py（自定义模板实现） - 后端代码仓库：https://git.oldwei.com/oldweipro/label-studio-ml-backend
2. 环境变量配置
启动ML后端前需配置以下环境变量（PowerShell示例）：
$env:LABEL_STUDIO_API_KEY="17158be23f7c2ed100aa2f8224a667dbe0665a64"
$env:LABEL_STUDIO_URL="http://localhost:8080"
label-studio-ml start my_yolo_backend -p 9090
⚠️ 注意：此处API Key需从Label Studio标注软件的"传统API Key"入口获取，而非新版Token。
3. 服务连接
完成后端启动后，在Label Studio界面中添加ML后端服务器地址，即可启用自动标注功能。
四、训练脚本优化
目前已针对BBOX检测场景开发了标准化训练脚本，经测试效果良好，代码已上传至：
https://git.oldwei.com/oldweipro/label-studio-ml-backend/src/branch/main/train_yolo