YOLO 資料集
如何用 TjMakeBot 標註 YOLO 訓練資料集
從標籤設計、批量標註到匯出前檢查，這篇教學能幫你把 YOLO 資料生產跑成一條穩定路徑。
適合第一次做 YOLO 資料集的團隊。
先定義類別邊界。
YOLO2D 標註資料集匯出
打開教學 ->教學
教學與使用指南
從第一次標註到訓練、匯出、協作與工作流接入，這裡按常見任務整理了最值得先看的教學。
YOLO 資料集OpenClaw 3DYOLOv8 訓練團隊協作資料版本Review 與 QA
推薦先看的教學主題
這些主題覆蓋了最常見的上手、進階與團隊協作問題。
OpenClaw 3D
OpenClaw 3D 點雲標註完整教學
這篇教學不只是告訴你如何打開 3D 編輯器，而是說明如何把點雲標註、人工覆核、訓練匯出和交付結果串成一條 OpenClaw 路徑。
適合機器人、自動駕駛和 3D 資料團隊。
先用向導驗證接入。
3D 點雲OpenClaw多視圖覆核
打開教學 ->YOLOv8 訓練
如何訓練第一個 YOLOv8 自訂模型
這篇教學把第一次訓練前該做的檢查、參數選擇與結果判讀整理成一條簡單路徑。
適合第一次把標註結果送進訓練流程的團隊。
訓練前先檢查資料。
YOLOv8雲端訓練模型匯出
打開教學 ->團隊協作
AnnoClaw 團隊協作工作流配置指南
這篇教學幫助團隊負責人把標註、覆核、交付和權限從口頭約定變成真正可執行的工作流。
適合準備把個人專案升級成團隊交付流程的負責人。
先定角色，再定流程。
AnnoClaw協作覆核
打開教學 ->資料版本
如何管理 dataset version 與 release delivery
這篇教學講清楚如何把 reviewed output 凍結成 dataset version，接上 release delivery，並讓訓練與交付 lineage 可解釋。
適合從「標完了」升級到「能解釋交付版本」的團隊。
先凍結 approved output。
dataset versionrelease deliverytraining lineage
打開教學 ->Review 與 QA
如何建立 review 與 QA workflow
這篇教學把品質從「口頭提醒」變成一條可重複執行的路徑，覆蓋 review gate、issue 類型、返工流轉和交付準備度。
適合從單人標註過渡到多人協作品質控制的團隊。
品質必須有明確的 review gate。
reviewQAissue tracking
打開教學 ->方案選擇
訂閱方案選擇指南：個人 vs 團隊 vs 企業
這篇教學幫助使用者根據工作流成本，而不只是價格來選擇方案。
適合正在評估預算、續費和升級節奏的使用者。
個人方案看單人效率。
Pricing訂閱Team Review Cloud
打開教學 ->品質控制
資料標註品質控制最佳實踐
這篇教學聚焦如何透過類別邊界、抽檢節奏與交付摘要，穩定標註品質。
適合已經開始遇到返工和客戶質疑的團隊。
問題通常從類別邊界開始。
品質控制覆核交付
打開教學 ->資料匯出
如何匯出 COCO / VOC / YOLO 格式資料集
這篇教學幫助你先想清楚下游需要哪種格式，再在匯出後做最必要的檢查。
適合要把同一專案接入不同下游系統的團隊。
先看下游要求。
COCOVOCYOLO匯出
打開教學 ->按路徑閱讀
01
先解決「我怎麼開始」
適合第一次進入平台的使用者。
02
再解決「團隊怎麼跑」
適合在協作、QA 和交付準備度上開始遇到問題的團隊。
03
最後解決「OpenClaw 怎麼落地」
適合準備把工作流接入真實專案的使用者。