YOLOv11训练自己数据集_笔记1

一、前言

yolov11代码地址

分析YOLO11的关键改进点

YOLO11 相比之前版本,带来了五大关键改进:

增强特征提取:通过改进Backbone和Neck架构,新增了C3k2和C2PSA等组件,提升了目标检测的精度。

优化效率和速度:重新设计了架构,优化了训练流程,提高了处理速度。

更高精度与更少参数:YOLO11m 在 COCO 数据集上实现更高 mAP,且参数减少 22%。

多环境适应性:支持边缘设备、云平台和 NVIDIA GPU。

广泛任务支持:支持分类、检测、跟踪、实例分割、关键点姿态估计和旋转目标检测

YOLO11 是 Ultralytics 最新的实时目标检测器,凭借更高的精度、速度和效率重新定义了可能性。

除了传统的目标检测外,YOLO11 还支持目标跟踪、实例分割、姿态估计、OBB定向物体检测(旋转目标检测)等视觉任务

yolov11可以执行任务:

二、环境搭建

项目环境如下:

解释器:python==3.9

框架:

系统:Ubuntu22.04

IDEA:Pycharm

安装要求:

Python 版本要求:Python 版本需为 3.8 及以上,支持 3.8、3.9、3.10、3.11、3.12 这些版本

PyTorch 版本要求:需要 PyTorch 版本不低于 1.8。

安装命令:

安装 Ultralytics 包可以使用 pip 命令

这将会自动安装所有必要的依赖项和包

复制代码
pip install ultralytics

清华源加速

复制代码
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

安装完成

三、数据集收集

自己收集数据集

四、YOLOV11-main代码获取

代码地址:GitHub - ultralytics/ultralytics: Ultralytics YOLO11 🚀

(这个是国内网址和Git上有区别,不全的话你需要科学上网直接访问github才可以)

2、权重模型获取

权重模型官网:https://docs.ultralytics.com/tasks/detect/

YOLO11:用于经典的目标检测任务。

YOLO11-seg:用于实例分割,识别和分割图像中的对象。

YOLO11-pose:用于关键点姿态估计,即确定人体的关键点(如关节位置)。

YOLO11-obb:用于定向检测,可以识别并确定具有方向性物体的边界框(例如倾斜的目标物体)。

YOLO11-cls:用于分类,负责对图像中的对象进行类别识别

最后使用

复制代码
from ultralytics import YOLO

测试一下ultralytics是否安装成功了

官网指导教程地址:https://docs.ultralytics.com/zh

(包括安装及使用)

五、模型训练

六、YOLO11代码内容及文档解析

未完明天更新完

参考:一篇文章快速认识YOLO11 | 关键改进点 | 安装使用 | 模型训练和推理-CSDN博客

参考:手把手教你使用YOLOv11训练自己数据集(含环境搭建 、数据集查找、模型训练)-CSDN博客

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