为了顺利运行 YOLOv13，推荐以下环境配置：

• •  Python ≥ 3.8
• • PyTorch ≥ 1.8（推荐 2.x）
• •   CUDA ≥ 11.7（建议有 NVIDIA 显卡）
• •  安装最新版 YOLO：

pip install -U ultralytics

验证版本：

yolo version

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 2. 项目结构兼容性

YOLOv13 与 YOLOv8 在项目结构上 完全兼容，不需要修改原始数据集结构：

datasets/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
├── labels/
│   ├── train/
│   └── val/
data.yaml

• • data.yaml 文件内容保持不变，只需确认类别数与路径正确。
• • 标注格式继续使用 YOLO 格式：
  class_id x_center y_center width height （归一化坐标）

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  3. 模型结构更换

YOLOv13 使用不同于 YOLOv8 的网络结构，权重模型也 不兼容，因此：

❌ 错误做法：

# 错误！不能用 yolov8 的模型继续训练 yolov13
yolo train model=yolov8s.pt

✅ 正确做法：

# 使用 yolov13 的预训练模型或配置文件重新开始训练
yolo train model=yolov13s.pt data=data.yaml epochs=100 imgsz=640

或者：

# 自定义模型结构
yolo train model=yolov13s.yaml data=data.yaml

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 4. 训练和推理命令迁移

YOLOv13 保持了 YOLOv8 的命令风格，可直接套用：

原 YOLOv8 命令：

yolo task=detect mode=train model=yolov8s.pt data=data.yaml

迁移后 YOLOv13 命令：

yolo task=detect mode=train model=yolov13s.pt data=data.yaml

推理命令相同：

yolo task=detect mode=predict model=yolov13s.pt source=test.jpg

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  5. 模型配置文件迁移（可选）

如需自定义网络结构：

• • 找到 YOLOv13 模型配置：
  ultralytics/cfg/models/v13/yolov13s.yaml
• • 修改字段：

  nc: 3        # 类别数
  depth_multiple: 0.33
  width_multiple: 0.50

• • 可以增加更多输出 head、修改 anchors 等。

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 6. 模型部署（ONNX + TensorRT）

YOLOv13 支持多格式导出：

yolo export model=yolov13s.pt format=onnx

适用于：

• • ONNXRuntime (Windows/Linux)
• • TensorRT (Jetson Nano, TX2, Xavier, Orin)
• • OpenVINO (Intel CPU)

推荐使用：

trtexec --onnx=model.onnx --saveEngine=model.trt

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 总结

YOLOv13 在 YOLOv8 基础上进一步轻量化与加速，项目迁移成本非常低，只需替换模型结构文件和预训练模型即可完成切换。

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