基于深度学习YOLOv11神经网络路面坑洞检测系统，其能识别路面坑洞，见如下
第一步：YOLOv11介绍
YOLOv11是由Ultralytics公司开发的新一代目标检测算法，它在之前YOLO版本的基础上进行了显著的架构和训练方法改进。以下是YOLOv11的一些详细介绍和创新点：
增强的特征提取：YOLOv11采用了改进的骨干网络和颈部架构，增强了特征提取能力，以实现更精确的目标检测和复杂任务的性能。
优化效率和速度：引入了精细的架构设计和优化的训练流程，提供了更快的处理速度，并在准确性和性能之间保持了最佳平衡。
更少参数下的高准确度：YOLOv11在COCO数据集上实现了更高的平均精度均值（mAP），同时比YOLOv8少用了22%的参数，使其在不牺牲准确性的情况下具有计算效率。
跨环境的适应性：YOLOv11可以无缝部署在各种环境中，包括边缘设备、云平台和支持NVIDIA GPU的系统，确保了最大的灵活性。
支持广泛的任务：YOLOv11不仅支持目标检测，还支持实例分割、图像分类、姿态估计和定向目标检测（OBB），满足一系列计算机视觉挑战。
YOLOv11的网络结构和关键创新点包括：
C3k2机制 ：这是一种新的卷积机制，它在网络的浅层将c3k参数设置为False，类似于YOLOv8中的C2f结构。
C2PSA机制 ：这是一种在C2机制内部嵌入的多头注意力机制，类似于在C2中嵌入了一个PSA（金字塔空间注意力）机制。
深度可分离卷积（DWConv） ：在分类检测头中增加了两个DWConv，这种卷积操作减少了计算量和参数量，提高了模型的效率。
自适应锚框机制 ：自动优化不同数据集上的锚框配置，提高了检测精度。
EIoU损失函数 ：引入了新的EIoU（Extended IoU）损失函数，考虑了预测框与真实框的重叠面积，长宽比和中心点偏移，提高了预测精度。
YOLOv11的训练过程包括数据准备、数据增强、超参数优化和模型训练几个阶段。它使用混合精度训练技术，在不降低模型精度的情况下，加快了训练速度，并减少了显存的占用。
在部署方面，YOLOv11支持导出为不同的格式，如ONNX、TensorRT和CoreML，以适应不同的部署平台。它还采用了多种加速技术，如半精度浮点数推理（FP16）、批量推理和硬件加速，以提升推理速度。
YOLOv11的成功标志着目标检测技术又迈出了重要的一步，它为开发者提供了更强大的工具来应对日益复杂的视觉检测任务。
第二步：YOLOv11网络结构
第三步：代码展示
python
# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
from pathlib import Path
from ultralytics.engine.model import Model
from ultralytics.models import yolo
from ultralytics.nn.tasks import ClassificationModel, DetectionModel, OBBModel, PoseModel, SegmentationModel, WorldModel
from ultralytics.utils import ROOT, yaml_load
class YOLO(Model):
"""YOLO (You Only Look Once) object detection model."""
def __init__(self, model="yolo11n.pt", task=None, verbose=False):
"""Initialize YOLO model, switching to YOLOWorld if model filename contains '-world'."""
path = Path(model)
if "-world" in path.stem and path.suffix in {".pt", ".yaml", ".yml"}: # if YOLOWorld PyTorch model
new_instance = YOLOWorld(path, verbose=verbose)
self.__class__ = type(new_instance)
self.__dict__ = new_instance.__dict__
else:
# Continue with default YOLO initialization
super().__init__(model=model, task=task, verbose=verbose)
@property
def task_map(self):
"""Map head to model, trainer, validator, and predictor classes."""
return {
"classify": {
"model": ClassificationModel,
"trainer": yolo.classify.ClassificationTrainer,
"validator": yolo.classify.ClassificationValidator,
"predictor": yolo.classify.ClassificationPredictor,
},
"detect": {
"model": DetectionModel,
"trainer": yolo.detect.DetectionTrainer,
"validator": yolo.detect.DetectionValidator,
"predictor": yolo.detect.DetectionPredictor,
},
"segment": {
"model": SegmentationModel,
"trainer": yolo.segment.SegmentationTrainer,
"validator": yolo.segment.SegmentationValidator,
"predictor": yolo.segment.SegmentationPredictor,
},
"pose": {
"model": PoseModel,
"trainer": yolo.pose.PoseTrainer,
"validator": yolo.pose.PoseValidator,
"predictor": yolo.pose.PosePredictor,
},
"obb": {
"model": OBBModel,
"trainer": yolo.obb.OBBTrainer,
"validator": yolo.obb.OBBValidator,
"predictor": yolo.obb.OBBPredictor,
},
}
class YOLOWorld(Model):
"""YOLO-World object detection model."""
def __init__(self, model="yolov8s-world.pt", verbose=False) -> None:
"""
Initialize YOLOv8-World model with a pre-trained model file.
Loads a YOLOv8-World model for object detection. If no custom class names are provided, it assigns default
COCO class names.
Args:
model (str | Path): Path to the pre-trained model file. Supports *.pt and *.yaml formats.
verbose (bool): If True, prints additional information during initialization.
"""
super().__init__(model=model, task="detect", verbose=verbose)
# Assign default COCO class names when there are no custom names
if not hasattr(self.model, "names"):
self.model.names = yaml_load(ROOT / "cfg/datasets/coco8.yaml").get("names")
@property
def task_map(self):
"""Map head to model, validator, and predictor classes."""
return {
"detect": {
"model": WorldModel,
"validator": yolo.detect.DetectionValidator,
"predictor": yolo.detect.DetectionPredictor,
"trainer": yolo.world.WorldTrainer,
}
}
def set_classes(self, classes):
"""
Set classes.
Args:
classes (List(str)): A list of categories i.e. ["person"].
"""
self.model.set_classes(classes)
# Remove background if it's given
background = " "
if background in classes:
classes.remove(background)
self.model.names = classes
# Reset method class names
# self.predictor = None # reset predictor otherwise old names remain
if self.predictor:
self.predictor.model.names = classes第四步：统计训练过程的一些指标，相关指标都有
第五步：运行（支持图片、文件夹、摄像头和视频功能）
第六步：整个工程的内容
有训练代码和训练好的模型以及训练过程，提供数据，提供GUI界面代码
项目完整文件下载请见演示与介绍视频的简介处给出：➷➷➷
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