yolo11 实例分割代码

### YOLOv11 实例分割代码实现 目前关于YOLOv11的具体细节和官方发布的信息较少，尤其是针对实例分割的任务。然而，基于现有YOLO系列的发展趋势以及与其他先进模型如FastInst的对比分析[^3]，可以推测YOLOv11可能会采用类似的改进措施来提升其实例分割能力。 #### 基于查询的实例分割框架 考虑到YOLOv11可能借鉴了其他高性能模型的设计理念，下面提供了一个假设性的基于查询的实例分割框架示例： ```python import torch from yolov11 import YOLOv11InstanceSegmentationModel # 假设模块 class CustomDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None): self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file) self.img_dir = img_dir self.transform = transform self.target_transform = target_transform def __len__(self): return len(self.img_labels) def __getitem__(self, idx): img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0]) image = read_image(img_path) label = self.img_labels.iloc[idx, 1] if self.transform: image = self.transform(image) if self.target_transform: label = self.target_transform(label) return image, label def train_instance_segmentation(): device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model = YOLOv11InstanceSegmentationModel().to(device) # 初始化YOLOv11实例分割模型 dataset = CustomDataset('data.csv', 'images/') dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4) scheduler = StepLR(optimizer, step_size=80, gamma=0.5) for epoch in range(150): # 训练周期数设置为150个纪元 for images, targets in dataloader: predictions = model(images.to(device)) loss = compute_loss(predictions, targets.to(device)) # 自定义损失函数 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() scheduler.step() train_instance_segmentation() ``` 此代码片段展示了一种潜在的方式去构建并训练一个类似于YOLOv11的实例分割模型。值得注意的是，实际应用中还需要考虑更多因素，比如数据预处理、评估指标的选择等。