yolov11x模型配置文件
时间: 2025-05-16 19:06:59 浏览: 28
### YOLOv11x 模型配置文件下载与示例
YOLOv11 是 Ultralytics 提供的一个较新版本的目标检测框架,其模型配置文件通常存储在 YAML 文件中。对于 YOLOv11x 的具体配置文件,可以通过以下方式获取并理解。
#### 配置文件的获取方法
Ultralytics 官方仓库提供了多种规模的 YOLO 模型配置文件,包括 `yolov11n.yaml`、`yolov11s.yaml` 和更大的模型如 `yolov11x.yaml` 等。这些文件可以直接从 GitHub 仓库克隆或下载[^3]:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
ls models/yolov11/*.yaml
```
上述命令会列出所有的 YOLOv11 模型配置文件,其中包括 `yolov11x.yaml`。
#### YOLOv11x 配置文件的内容概述
以下是 YOLOv11x 配置文件的部分内容及其含义:
```yaml
nc: 80 # 类别数量 (需根据数据集调整)
depth_multiple: 1.33 # 深度系数
width_multiple: 1.25 # 宽度系数
backbone:
[[-1, 1, Conv, [64, 3]], [-1, 1, BottleneckCSP, [64]]]
head:
[[-1, 1, Detect, [None, 80, [[3, 9], [5, 11], [7, 13]]]]]
```
- **`nc`:** 表示模型要检测的类别数量,默认为 COCO 数据集的 80 类。如果使用自定义数据集,则需要将其更改为对应的数据集类别数。
- **`depth_multiple`:** 控制网络深度的比例因子。较大的值意味着更深的网络结构。
- **`width_multiple`:** 控制网络宽度的比例因子。较大的值意味着更多的特征图通道数。
- **`backbone`:** 定义了主干网络的层结构,每一层由输入索引、重复次数、模块名称和参数组成。
- **`head`:** 定义了检测头部分的结构,负责最终的预测输出。
#### 使用配置文件进行模型训练
一旦获得了 `yolov11x.yaml` 配置文件,即可用于模型训练。以下是一个简单的 Python 脚本示例:
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载 YOLOv11x 模型
model = YOLO("models/yolov11x.yaml")
# 开始训练
results = model.train(
data="data.yaml", # 数据集配置文件路径
epochs=100, # 训练轮次
batch=16 # 批处理大小
)
```
此脚本加载了指定的 YOLOv11x 配置文件,并按照给定的超参数执行训练过程[^1]。
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