yolo11训练自己的数据集生成ONNX
时间: 2025-01-13 08:00:36 浏览: 86
目前,关于YOLOv11的具体实现细节和官方文档尚未广泛发布,因此无法提供确切的针对YOLOv11的操作指南[^1]。然而,基于现有YOLO系列版本(如YOLOv5, YOLOv8)的工作流程,可以推测出一些通用步骤来处理自定义数据集以及模型转换。
### 准备环境
为了使用任何YOLO版本训练自定义数据集,首先要设置好开发环境。这通常涉及到安装Python依赖库,比如PyTorch和其他必要的工具包:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
```
对于特定于YOLO框架的部分,则需克隆对应的GitHub仓库或下载预编译二进制文件,并按照README中的指示完成安装过程。
### 数据集准备
假设已经有一个标注好的图像集合,下一步就是将其转化为适合YOLO使用的格式。这意味着要创建相应的标签文件(.txt),其中每行代表一个边界框及其类别ID;同时还需要编写`data.yaml`配置文件指定路径及其他参数。
- 训练集与验证集应分别存放在不同目录下,例如`data/custom_dataset/images/train`, `data/custom_dataset/images/val`用于存储图片,而`data/custom_dataset/labels/train`, `data/custom_dataset/labels/val`则用来放置对应的文字标签文件。
### 配置模型
选择合适的YOLO架构至关重要。尽管提到的是YOLOv11,但在实际操作中可能仍会依据最新稳定版来进行调整。如果确实存在YOLOv11的话,那么应该参照其提供的默认配置模板(`*.yaml`)做适当修改以适应自己的需求。
### 开始训练
启动训练的过程相对简单,在终端执行类似下面这样的命令即可:
```bash
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data mydata.yaml --weights yolovX.pt
```
请注意这里的`yolovX.pt`应当替换为所选YOLO变体的实际权重文件名。上述例子适用于大多数情况下的基础设定,具体选项可能会因版本差异有所变化[^2]。
### 导出ONNX模型
一旦完成了满意的训练周期,便可以通过以下方式导出ONNX格式的模型供部署使用:
```python
import torch.onnx as onnx
from models.experimental import attempt_load
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = attempt_load('path/to/best_model.pt', map_location=device) # 加载.pth/.pt模型
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640).to(device)
output_path = "best_model.onnx"
input_names = ["images"]
output_names = ["output"]
dynamic_axes = {'images': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}}
onnx.export(model, dummy_input, output_path, input_names=input_names, output_names=output_names, dynamic_axes=dynamic_axes)
print(f'Model has been converted to ONNX and saved at {output_path}')
```
这段脚本展示了如何利用PyTorch内置功能将训练完毕后的`.pt`模型转储成兼容性强、易于移植的ONNX形式[^3]。
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