linux yolov11
时间: 2025-01-08 15:09:50 浏览: 78
### 安装YOLOv11于Linux环境
#### 准备工作
为了能够在Linux环境中顺利安装和使用YOLOv11,确保操作系统是最新的状态非常重要。更新系统软件包列表以及升级已有的软件包可以避免后续可能出现的一些兼容性问题[^2]。
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```
#### Python环境搭建
建立一个独立的Python虚拟环境来管理YOLOv11项目依赖项是一个良好的实践方法。这有助于防止不同项目的库之间发生冲突,并保持系统的整洁有序[^4]。
```bash
python3 -m venv yolov11-env
source yolov11-env/bin/activate
pip install --upgrade pip setuptools wheel
```
#### PyTorch框架设置
根据硬件条件选择合适的PyTorch版本对于性能至关重要。如果计算机配备NVIDIA GPU,则应优先考虑支持CUDA加速的PyTorch版本;反之则可以选择仅限CPU使用的版本。访问官方网站获取最新的安装指南并执行相应的命令完成安装。
```bash
# 假设使用的是带有GPU的支持情况
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch
```
#### 获取YOLOv11源码
从官方仓库克隆最新版的YOLOv11代码至本地机器上。通常情况下,开发者会维护GitHub或其他平台上的公共存储库供用户下载和贡献改进意见。
```bash
git clone https://github.com/example/yolov11.git # 替换为实际地址
cd yolov11
```
#### 安装必要的依赖关系
阅读README文档中的说明部分了解所需的额外组件,并利用`requirements.txt`文件一次性解决所有外部依赖问题。
```bash
pip install -r requirements.txt
```
#### 数据集准备与模型训练
确认数据集已被正确放置在指定路径下之后,可以根据具体需求调整配置参数启动训练过程。这里假设已经有一个名为`dataset.yaml`的数据描述文件存在。
```bash
python train.py --data dataset.yaml --cfg models/yolov11.yaml --weights '' --batch-size 16
```
#### 测试验证成果
当训练完成后,可以通过加载预训练权重来进行推理操作检验最终效果。记得替换下面命令里的`.pt`文件名为你自己的模型输出名称。
```bash
python detect.py --source path/to/images_or_video --weights runs/train/exp/weights/best.pt --conf-thres 0.25 --iou-thres 0.45
```
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