yolo11环境搭建,一镜到底
时间: 2025-02-03 12:13:11 浏览: 55
### YOLOv11 环境搭建教程
#### 准备工作
为了顺利进行YOLOv11的一镜到底环境搭建,确保计算机配置满足最低需求,并已安装必要的依赖库。推荐的操作系统为Linux或Windows 10/11,在这些平台上支持GPU加速可以显著提高训练效率[^1]。
#### 安装Python及相关工具链
建议使用Anaconda管理虚拟环境来隔离项目所需的包版本。创建一个新的Conda环境并激活它:
```bash
conda create -n yolov11 python=3.9
conda activate yolov11
```
接着通过pip命令安装PyTorch及其他必需组件,注意选择与本地CUDA版本相匹配的PyTorch轮子文件:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
```
#### 获取源码仓库
访问官方GitHub页面克隆最新的YOLOv11代码库至本地目录下:
```bash
git clone https://github.com/AI-Academic-Called-Beast/YOLOv11.git
cd YOLOv11
```
#### 配置开发环境
按照README.md中的指示完成剩余设置步骤,这通常涉及编辑`requirements.txt`文件以适应个人硬件条件,之后运行以下指令一次性下载所有缺少的第三方模块:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
#### 测试安装效果
验证整个框架能否正常运作的一个简单方法就是尝试执行预训练权重加载以及随机图片检测功能。如果一切无误,则说明已经成功构建了一个可用的工作区。
```python
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from models.experimental import attempt_load
import torch
weights = 'yolov11.pt'
imgsz = 640
device = ''
half = False
model = attempt_load(weights, map_location=device) # 加载模型
if half:
model.half() # 将模型转换成FP16半精度浮点数模式
conf_thres = 0.25
iou_thres = 0.45
classes = None
agnostic_nms = False
max_det = 1000
pred = model(imgsz, augment=False)[0]
pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes, agnostic_nms, max_det=max_det)
for det in pred: # 对每张图像的结果做处理
if len(det):
print(f'Found {len(det)} objects.')
```
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