我把14.9万张脏图片训练成一个离线识别系统

📋总体概括

一位开发者分享了从零构建离线食品识别系统的全过程：目标是在手机或iPad上无网络运行YOLO26n模型，实现食物检测、计数、腐烂识别与非食物排除。作者收集约14.9万张图片，剔除无标注框的大数据集后，最终用来自11个数据集的49,158张图片完成训练。文章核心观点是：真正的难点不在模型而在多源异构数据的整合——各数据集命名规则、标注质量和图片标准各不相同。这对所有做端侧AI和自建数据集的团队都有参考价值。