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万唯图界是一个聚合 AI 算法平台，首批上线的产品是万图 YOLO 模块，面向目标检测场景：不用写代码，也不用先装 Python、配 CUDA，打开浏览器就能完成数据准备、图片标注、模型训练、效果测试和格式转换。
说得再具体一点——您让 AI 认出画面里的血条、敌人、道具或者 UI 图标，从上传第一批截图，到导出一个能接进自己项目的模型文件，都在同一个工作台里走完。
准备好图片，不用配置环境，也不用配置代码，动动小手就能开始！
01.一条完整流程：从素材到模型，不必反复切换工具
在万图 YOLO 里，创建项目、上传素材、标注目标、训练模型、测试效果、转换并下载，组成一条完整的工作流。
简单来说，就是：创建项目 → 上传并分组 → 标注 → 训练 → 测试 → 转换并下载。
图片不需要在多个工具之间来回搬运，每一步都有明确的下一步。已经有带标注数据集的用户，可以直接导入 ZIP 文件，减少重复整理和标注。
02.五个环节，都收在同一个工作台里
云端开箱即用，免配置、免代码
打开浏览器即可使用。不用在本机安装 Python、配置 CUDA 与显卡驱动，也不必排查版本冲突；训练流程同样不必从脚本开始搭建，在云端完成整套流程。
数据集集中管理，训练流程更规范
训练集、验证集和测试集可以分组管理，类别映射集中维护；已经有整理好的标注数据，直接导入 ZIP 就能直接使用。
多模式智能标注，灵活适配不同目标
标准形状规则、边缘清晰的目标用矩形框；边缘不规则、需要像素级精度的目标用掩码分割。此外还有点击即出框的 SAM 标注，调用已有模型批量识别的智能标注——同一个项目里，四条路径按需切换。
覆盖主流 YOLO 版本，规格选择更丰富
支持 YOLOv5、YOLOv8、YOLOv11、YOLOv12，以及 n、s、m、l、x 多种规格，平台默认推荐较均衡的 YOLOv8s。训练过程可以查看进度，也可以随时终止任务。
训练、测试与格式转换一体化
模型测试用于快速查看识别效果，并调整置信度、IoU 和测试尺寸。确认符合预期后，再把模型转换为 ncnn（标准版 / 简化版）、ONNX、TorchScript 或 CoreML，按对应方式接入业务。转换任务在后台运行，完成后即可下载。
03.新增 SAM 标注：点击目标，自动生成标注框
游戏画面里的技能图标、弹窗和特效，形状往往不规则。直接拖矩形框，很难贴合目标；沿着轮廓逐点描摹，又要花不少时间。
使用 SAM 标注时，点击图片中的目标，系统会自动生成像素级分割掩码，再以掩码的外接矩形框作为标注结果。您不需要手动拖框，确认后还能继续微调。
SAM 的另一个好处是不依赖模型：拿到一批全新素材，不用先训练，就能直接开始标。不过低对比度、透明、伪装或与背景融为一体的目标，不是它的强项，这类目标更适合掩码分割或手动标注。
04.智能标注：让已有模型，帮您理下一批图
智能标注和 SAM 的前提不一样。它依赖项目里已经训练完成的模型：先选择模型，设置置信度和 IoU 阈值，再对整张图片执行推理。系统会自动识别目标、生成标注框，并匹配或新建项目标签。
识别结果需要人工确认。确认后可以接着处理下一张，适合用来减少同类目标的大量重复框选——标注到一定数量、模型有点准头之后，这一步省下来的时间最明显。
05.从游戏画面理解，到工业质检全场景适用
游戏画面理解是万图 YOLO 最常被问到的场景。一张截图里可能同时出现血条、敌人、道具和 UI 图标，同一类目标还会因为皮肤、光照或姿态不同而长得不一样。只有统一的标签和规范的标注，模型才能学到这些目标的共同特征。
工业质检、零售盘点、安防识别和农业巡检，走的也是同一套路子：准备真实素材，标注要识别的目标，训练模型，再用测试集验证效果。换一类目标、换一个业务场景，就建一个新项目。
06.即刻注册领取您的1,000 积分，免费跑通您的第一个视觉模型
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如果您上正好有一批游戏截图或业务图片，建议直接从真实数据开始：先建一个小项目，规划好训练集、验证集和测试集，完成一轮标注与训练，再根据测试结果决定要不要补数据。模型效果最终要在真实素材上验证，而不是停在概念介绍里！
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