如何使用Yolo格式的NEU-DET铁轨缺陷检测数据集进行模型训练？请提供具体的操作步骤和示例代码。

铁轨缺陷检测是工业领域中非常重要的一个应用，Yolo作为一种高效的实时目标检测系统，在此领域展现出了巨大的应用潜力。NEU-DET数据集作为铁路轨道缺陷检测的专业数据集，经过转换适配为Yolo格式，极大地方便了研究者和开发者的使用。为了更好地指导你进行模型训练，以下是具体的操作步骤和示例代码：（步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略）

参考资源链接：[Yolo格式的NEU-DET铁轨缺陷检测数据集发布](https://wenku.csdn.net/doc/8oyubwz98s?spm=1055.2569.3001.10343)

在上述步骤中，我们已经完成了数据集的加载、预处理、模型的配置以及训练过程。在这个过程中，split.py、voc_labelhrsc.py、split_train_val.py脚本和neudet.yaml配置文件的使用至关重要，它们分别处理了数据集的分割、标注格式转换和配置。此外，ImageSets目录和labels目录提供了训练和验证所必需的图片集和标注信息。

通过上述步骤，你将能够快速地搭建起自己的铁轨缺陷检测模型。如果你希望进一步扩展和优化模型，或者需要深入理解模型背后的理论和算法，可以参考这份资料：《Yolo格式的NEU-DET铁轨缺陷检测数据集发布》。它不仅提供了数据集和代码脚本，还包含了深入的学习和研究指南，有助于你在计算机视觉和深度学习领域取得更大的进步。

参考资源链接：[Yolo格式的NEU-DET铁轨缺陷检测数据集发布](https://wenku.csdn.net/doc/8oyubwz98s?spm=1055.2569.3001.10343)