怎么改变yolov11变体跑数据集
时间: 2025-03-16 10:15:30 浏览: 29
### 调整 YOLOv11 变体模型运行自定义数据集
为了使 YOLOv11 变体能够适配不同的数据集，通常需要完成以下几个方面的调整：
#### 1. 数据集准备
在使用自定义数据集之前，需将其转换为适合 YOLO 模型的格式。这包括标注文件和图像路径的整理。
- **标注文件**: 自定义数据集中的每张图片都需要有对应的标注文件（通常是 `.txt` 文件），其内容应遵循 YOLO 的标签格式：每一行表示一个目标对象，由类别的索引号以及边界框的位置组成[^2]。
```plaintext
<class_index> <x_center> <y_center> <width> <height>
```
上述坐标均为归一化后的值，范围介于 `0~1` 之间。
- **数据划分**: 将数据划分为训练集、验证集和测试集，并创建对应的数据列表文件（`.train`, `.val`, `.test`），记录各集合中所有图片的绝对路径。
#### 2. 配置数据集 YAML 文件
YOLO 系列模型依赖于 YAML 格式的配置文件来描述数据集的信息。对于新数据集，应在 `datasets` 文件夹下新建一个 YAML 文件，包含以下字段：
```yaml
train: path/to/train/images/
val: path/to/validation/images/
nc: number_of_classes
names: ['class_1', 'class_2', ..., 'class_n']
```
此文件不仅指定了训练与验证数据的具体位置，还明确了类别数量 (`nc`) 和名称 (`names`) 列表。
#### 3. 修改模型配置文件
针对特定任务需求，可能还需要对默认的模型架构做适当改动。这些更改可以通过编辑位于 `models` 文件夹下的 YAML 配置实现。例如增加或减少某些层的数量、改变输入分辨率大小等参数设置。
如果计划基于现有预训练权重继续优化，则确保所选的基础骨干网同加载权重相匹配；否则建议从头开始训练整个网络结构。
#### 4. 微调超参及执行训练过程
最后一步涉及设定合适的超参数组合以促进收敛效果达到最佳状态。常见的可调节选项涵盖了学习率调度策略、批量尺寸(batch size)的选择等方面。当一切准备工作完成后即可启动实际训练流程，在命令行界面通过类似下面这样的指令发起操作:
```bash
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data custom_dataset.yaml --cfg yolov11_custom.yaml --weights '' --name yolo_v11_results
```
这里 `-img` 参数控制输入图片尺度, `-batch` 定义每次迭代使用的样本数目, `-epochs` 表明总共经历多少轮次完整的数据扫描, `-data` 明确指向先前构建好的 dataset yaml 描述文档地址, `-cfg` 提供定制化的 model configuration file 地址, 如果不希望继承已有的 checkpoint weights 进行 fine-tuning ，那么可以将 `--weights` 设置为空字符串 "".
---
###
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True Traceback (most recent call last): File "/home/xxzx/Desktop/ruanzhu/ziti.py", line 9, in <module> print(fm.get_cachedir()) # 显示缓存路径 ^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'matplotlib.font_manager' has no attribute 'get_cachedir'
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