基于YOLO-world训练模型的完整教程：从数据准备到微调训练
前言
目标检测作为计算机视觉中的重要任务，在许多领域中具有广泛的应用，如自动驾驶、安防监控、人机交互等。YOLO（You Only Look Once）系列算法凭借其高效、快速的特点，已经成为了目标检测领域的主流方法之一。
随着YOLOv5、YOLOv7等版本的发布，目标检测模型的精度和效率得到了进一步提升。YOLO-world是一个基于YOLO的扩展项目，它不仅支持目标检测，还支持在动态环境中的物体识别和追踪。本篇文章将通过一个具体的案例，介绍如何在本地或云端进行YOLO-world模型的训练与微调，帮助你掌握如何在自己的数据集上训练YOLO-world模型，并解决一些常见的训练问题。
一、项目和环境准备
1.1 安装与配置YOLO-world项目
在开始训练之前，我们需要确保YOLO-world项目已经在本地或云端成功部署。关于YOLO-world项目的安装与配置，上一篇文章已经详细说明，以下是安装的关键步骤：
克隆YOLO-world源码：
