以下为 YOLO 学习中 B 站、吴恩达课程与 GitHub 的精选教程资源，按入门→进阶→实战分层整理，覆盖理论理解、代码实操与项目落地，适配不同学习阶段需求。
一、B 站优质 YOLO 教程（视频 + 实操）
B 站教程以 "可视化 + 代码演示" 为主，适合快速上手与问题定位，以下为各阶段精选内容：
1. 零基础入门（YOLOv8 为主）
| UP 主 | 教程名称 | 链接 | 核心内容 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 霹雳吧啦 Wz | 【YOLOv8】一小时掌握，从 0 开始搭建部署 | https://www.bilibili.com/video/BV1dW4y1U7GJ/ | 安装 + 推理 + 自定义数据集训练，Windows 环境适配 | 快速跑通 YOLOv8，适合新手 |
| 炮哥带你学编程 | YOLOv5 训练安全帽检测 | https://www.bilibili.com/video/BV1f44y187Xg/ | 环境配置 + 数据集标注 + 训练调参，含常见报错解决 | 工程落地入门，适合边学边练 |
| 计算机视觉 life | YOLOv8 零基础从入门到实战进阶 | https://www.bilibili.com/video/BV1iV4y1e7E1/ | 模型原理 + 多任务（检测 / 分割 / 姿态）+ 部署 | 系统学习 YOLOv8 全流程 |
2. 进阶理论（YOLO 系列原理 + 源码）
| UP 主 | 教程名称 | 链接 | 核心价值 | |
|---|---|---|---|---|
| Bubbliiiig 大神 | YOLOv4 目标检测教程详解 | https://www.bilibili.com/video/BV1Hp4y1k7FH/ | Darknet 框架解析 + YOLOv4 创新点（CSPDarknet/SPP） | 理解 YOLO 底层原理 |
| 李沐学 AI | 目标检测与 YOLO 算法 | https://www.bilibili.com/video/BV1fK411H77N/ | 从 CNN 基础到 YOLO 核心思想，含数学推导 | 夯实理论基础 |
| 随风的笔记 | YOLOv8 原理与代码实战 | https://www.bilibili.com/cheese/play/ss10116 | 源码解读（骨干 / 颈部 / 检测头）+Loss 设计 | 进阶提升，适合源码学习 |
3. 实战项目（多任务拓展）
| 教程主题 | 链接 | 核心内容 |
|---|---|---|
| YOLOv8+ByteTrack 目标跟踪 | https://www.bilibili.com/video/BV1Xm4y1d7sQ/ | 视频流实时跟踪 + ReID 特征匹配，含代码 |
| YOLOv8-seg 实例分割实战 | https://www.bilibili.com/video/BV1vM411y7bF/ | 掩码预测 + 可视化，工业质检场景应用 |
| YOLOv8-pose 人体姿态估计 | https://www.bilibili.com/video/BV18M411J7vX/ | 17 关键点预测 + 骨骼绘制，行为分析场景 |
二、吴恩达 YOLO 相关课程（理论 + 作业）
吴恩达课程聚焦 YOLO 核心原理，适合理解算法本质，以下为关键资源：
1. 核心课程与作业
| 平台 | 课程名称 | 链接 | YOLO 相关内容 |
|---|---|---|---|
| Coursera | 深度学习专项课程（第四课第三周） | https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks | 目标检测专题，详细讲解 YOLOv1 原理（网格划分 / 边界框预测 / 非极大值抑制） |
| B 站（中文搬运） | 吴恩达目标检测 YOLO 入门讲解 | https://www.bilibili.com/video/BV1N4411J7Y6/ | 中文翻译 + 作业解析，适合快速理解理论 |
| GitHub（作业代码） | 吴恩达 YOLO 编程作业 | 车辆检测实战，实现 YOLO 前向传播与 NMS |
2. 学习要点
- 核心概念：网格划分、边界框预测、锚框机制、IOU 计算；
- 作业重点：实现 YOLO 过滤框（yolo_filter_boxes）、非极大值抑制（NMS）；
- 理论延伸：结合课程理解 YOLOv1 到 v8 的演进逻辑（如从锚框到无锚框、从单尺度到多尺度特征融合）。
三、GitHub 精选 YOLO 教程（源码 + 实战 + 工具）
GitHub 资源以 "可复用代码 + 详细文档" 为主，适合工程落地与二次开发，以下为核心仓库与教程：
1. 官方核心仓库（必看）
| 仓库名称 | 链接 | 核心价值 |
|---|---|---|
| Ultralytics YOLOv8/v11 | https://github.com/ultralytics/ultralytics | 最新版本代码，含训练 / 推理 / 部署全流程，支持多任务 |
| YOLOv5 | https://github.com/ultralytics/yolov5 | 轻量化检测标杆，文档完善，适合快速工程落地 |
| Darknet（AlexeyAB 增强版） | https://github.com/AlexeyAB/darknet | YOLOv1-v3 原生框架，Windows 适配 + 多 GPU 训练 |
2. 入门实战仓库（含详细教程）
| 仓库名称 | 链接 | 核心内容 |
|---|---|---|
| YOLOv8-HumanDetection | https://github.com/xzyango1/YOLOv8-HumanDetection | 安全帽 + 人体检测项目，含数据集标注、训练、部署全流程 |
| Yolov8_Beginner_Demo | https://github.com/FubinZhang/Yolov8_Beginner_Demo | 入门样例，含目标检测 / 实例分割 / 姿态估计代码 |
| PaddleYOLO | https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO | 支持多版本 YOLO，含中文文档与快速上手教程 |
3. 进阶教程仓库（源码解读 + 优化）
| 仓库名称 | 链接 | 核心价值 |
|---|---|---|
| YOLOv8 源码解析 | https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/nn/modules.py | 骨干网络（C2f）、颈部（PAN-FPN）、检测头源码 |
| YOLOv5 调参指南 | https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/tutorial.ipynb | 超参数优化（学习率 / 数据增强 / 锚框聚类） |
| YOLO 拓展任务集合 | https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/models | 跟踪 / 分割 / 姿态模型定义，学习多任务架构 |
四、学习路线与资源搭配建议
1. 零基础入门（1-2 周）
- 理论：吴恩达目标检测课程（B 站中文）+ 李沐 YOLO 原理视频；
- 实操：霹雳吧啦 Wz YOLOv8 教程 + Ultralytics 官方 GitHub 快速开始；
- 输出：跑通预训练模型推理，完成自定义数据集（如猫狗检测）训练。
2. 进阶提升（3-4 周）
- 理论：阅读 YOLOv1-v3 原始论文 + 吴恩达课程作业；
- 源码：随风的笔记 YOLOv8 源码教程 + Ultralytics 源码阅读；
- 实战：完成 YOLOv8-seg/pose 项目，掌握多任务拓展。
3. 工程落地（长期）
- 优化：学习 GitHub 调参指南，解决密集目标 / 小目标检测问题；
- 部署：参考 B 站 YOLOv8 部署教程，导出 TensorRT/ONNX 模型；
- 创新：结合 GitHub 拓展任务仓库，尝试算法改进（如新型骨干网络）。
五、避坑指南
- 环境问题：Windows 用户优先选择 YOLOv8（Ultralytics），避免 Darknet 编译错误；
- 版本选择：工程落地选 YOLOv8/v11，学术研究可结合 YOLOv3（Darknet）；
- 资源获取：权重文件从官方 GitHub / 网站下载，防止损坏；
- 报错解决：B 站教程评论区、GitHub Issues、Stack Overflow 为主要问题解决渠道。