yolov11detect
时间: 2025-01-09 17:59:37 浏览: 71
### YOLOv11目标检测使用方法
对于YOLOv11(通常指YOLOv8及其后续版本),由Ultralytics开发的这一系列模型提供了简化的工作流程来处理训练、验证和推理等任务。为了开始使用YOLOv11进行目标检测,需遵循一系列操作指南。
#### 克隆官方GitHub仓库
首先应当克隆Ultralytics维护下的YOLOv11项目仓库到本地环境中[^2]:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics
```
#### 设置环境依赖项
接着安装必要的Python包和其他软件依赖关系以支持YOLOv11运行。这一步骤可以通过执行`requirements.txt`文件内的命令完成:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
#### 数据集准备
准备好用于训练的数据集非常重要。数据应按照特定格式整理好,并配置相应的`.yaml`文件描述数据路径及其他参数设置。
#### 开始训练过程
一旦所有准备工作就绪,则可以启动模型训练。通过指定配置文件作为输入参数调用脚本即可开启训练进程:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.yaml') # 加载预定义的小型网络结构或其他变体
results = model.train(data='path/to/dataset.yaml', epochs=100, imgsz=640)
```
#### 验证与测试性能
当训练完成后,评估模型表现同样不可或缺。利用内置函数可以直接加载最佳权重并计算指标得分:
```python
metrics = model.val() # 对验证集做预测分析
print(metrics.box.map) # 输出[email protected]:0.95结果
```
#### 进行实时推断
最后,在实际应用场合下部署经过良好训练后的YOLOv11模型来进行图像或视频流上的物体识别工作变得轻而易举:
```python
import cv2
from pathlib import Path
img_path = 'data/images/bus.jpg'
image = cv2.imread(str(img_path))
detected_objects = model(image)
for obj in detected_objects.xyxy[0]:
label = f'{obj[-1]} {float(obj[-2]):.2f}'
plot_one_box(obj[:4], image, label=label, color=(0, 255, 0), line_thickness=3)
cv2.imshow("Detected Objects", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
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