Hyper-YOLO是基于超图思想的下一代目标检测框架，通过引入高阶关系推理，在特征提取与语义表示中提升了检测精度和跨尺度、跨位置特征交互效率。该框架适用于不同硬件环境，支持CPU和GPU配置。

本教程详细展示了Hyper-YOLO的环境搭建与使用流程，包括Anaconda虚拟环境创建、PyTorch(CPU/GPU版本)以及ultralytics环境的安装方法。还涵盖了如何按照YOLO系列的常见格式准备训练数据、执行训练、验证和推理等操作。

该教程提供了完整的资源和示例文件，支持初学者快速上手，满足实际项目中的目标检测需求。无论是在CPU配置的本地机器还是GPU配置的服务器上，都可以顺利运行教程内容并体验Hyper-YOLO的高效性能。