以下是 YOLO 与 Darknet 的权威学习资源整理，涵盖官方文档、核心源码、入门教程与调试工具，适配从基础入门到源码深度解读的全链路学习需求。

一、YOLO 官方核心资源（主流版本）

二、Darknet 官方资源（YOLOv1-v3 原生框架）

1. 核心官方资源

2. Darknet 关键官方教程（Windows/Linux 通用）

1. 环境搭建：编译 Darknet（支持 CUDA/cuDNN），配置 GPU 加速；
2. 数据集准备：VOC/COCO 数据集转换为 Darknet 格式（voc_label.py使用）；
3. 模型训练：修改.cfg文件（如 yolov3.cfg），设置 batch/subdivisions，加载预训练权重（如 darknet53.conv.74）；
4. 推理测试：使用./darknet detector test命令，输出检测结果与 mAP 计算。

三、按学习阶段分类的资源清单

1. 入门阶段（快速上手）

• YOLOv8 5 分钟快速开始：https://docs.ultralytics.com/quickstart/ —— 安装→推理→训练，一站式流程；
• Darknet 快速编译指南：https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-compile-on-linux —— 适配 Ubuntu/Windows，解决常见编译错误；
• YOLO 核心概念视频：Bilibili 搜索 “YOLO 原理讲解”—— 直观理解锚框、特征融合、非极大值抑制（NMS）等核心概念。

2. 进阶阶段（源码解读 / 算法改进）

• YOLOv8 源码结构解析：
  • 骨干网络：ultralytics/nn/modules.py（CSPDarknet/C2f 模块）；
  • 颈部网络：ultralytics/nn/modules.py（PAN-FPN 实现）；
  • 检测头：ultralytics/nn/tasks.py（无锚框设计、损失函数计算）；
• Darknet 源码核心模块：
  • 网络定义：src/network.c（层定义、前向传播）；
  • 损失计算：src/yolo_layer.c（YOLOv3 损失函数实现）；
  • GPU 加速：src/convolutional_kernels.cu（卷积层 CUDA 实现）；
• YOLO 算法改进论文：
  • 骨干网络：ConvNeXt、MobileNetV3 相关论文；
  • 特征融合：ASFF、BiFPN 论文；
  • 损失函数：CIoU、SIoU、Focal Loss 论文。

3. 工程阶段（部署 / 优化）

• YOLOv8 部署指南：https://docs.ultralytics.com/deployment/ —— 支持 TensorRT、ONNX、CoreML 等格式；
• Darknet 模型部署：
  • 生成 ONNX：使用darknet2onnx工具；
  • 边缘部署：适配 Jetson Xavier NX，使用 TensorRT 加速；
• 性能优化工具：
  • 计算量分析：YOLOv8model.info()函数，输出参数量 / GFLOPs；
  • 推理速度测试：yolo detect predict source=0 show=True，实时显示 FPS。

四、资源使用优先级与避坑指南

1. 学习路径优先级

1. 优先掌握 YOLOv8：文档完善、工具链成熟，适合快速落地项目；
2. 再学 Darknet：理解 YOLO 原生实现，深入底层原理；
3. 结合论文与源码：先读论文掌握理论，再看源码验证实现细节。

2. 常见坑点与解决

五、资源获取与版本选择建议

1. 版本选择：
   • 工程落地：优先 YOLOv8/v11（Ultralytics），支持多任务、部署便捷；
   • 学术研究：结合 Darknet（YOLOv3）与 YOLOv8，对比不同架构的性能；
2. 资源获取渠道：
   • 官方网站 / GitHub：确保资源最新，避免第三方修改版；
   • 权重文件：优先从官方链接下载，防止损坏或恶意文件。