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YOLO11自制数据集yaml文件

时间: 2025-03-08 11:01:09 浏览: 61

### 编写YOLOv11自定义数据集YAML配置文件对于YOLOv11模型，创建适合该模型的自制数据集`yaml`配置文件涉及几个重要部分。这些部分包括但不限于类别名称、训练图像路径以及验证图像路径。 #### 数据集基本信息设置在`yaml`文件顶部通常会声明一些关于整个数据集的基础信息，例如类别的数量和具体名称： ```yaml nc: 80 # 类别总数 names: ['person', 'bicycle', 'car', ... ] # 各个类别的名字列表 ``` 这里假设目标检测任务中有80种类别对象[^1]。 #### 图像路径设定接着指明用于训练的数据集图片所在目录及其对应的标签文件位置。这有助于框架能够正确读取到所需资源来进行有效的学习过程： ```yaml train: ./datasets/train/images/ val: ./datasets/valid/images/ # 如果有测试集也可以同样方式指定 test: ./datasets/test/images/ ``` 上述路径应根据实际存储情况调整至对应地址[^2]。 #### 标签文件关联为了使每张输入图片都能找到其相应的标注信息（即边界框坐标），还需要提供`.txt`格式的标签文件的位置。一般情况下，这些文件会被放置于与图片相同的子文件夹下或者专门设立的一个名为labels的新文件夹中： ```yaml train_labels: ./datasets/train/labels/ val_labels: ./datasets/valid/labels/ ``` 注意这里的路径应当同上文中提到的图片路径相匹配，并且保持一致性的命名习惯以便程序自动识别配对关系[^3]。通过以上步骤完成了一个基本版的YOLOv11自定义数据集`yaml`配置文件构建工作。当然根据不同项目需求还可以在此基础上增加更多个性化选项来优化性能表现。

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