使用YOLO11-cls训练自己的数据集
时间: 2025-02-18 10:17:47 浏览: 172
### 使用YOLOv11-CLS框架训练自定义数据集
#### 配置文件设置
对于配置文件的修改,在`models/YOLOv11_cls.yaml`中能够调整模型的各项参数,比如学习率、迭代次数等。确保这些参数适合所使用的特定硬件环境以及数据集特性[^2]。
#### 数据预处理
为了使自定义的数据集适用于YOLOv11-CLS框架,需遵循一定的格式转换过程:
1. **标签格式化**:将标注工具导出的结果转化为支持的标准格式,如COCO或VOC格式。
2. **图像尺寸统一**:所有输入图片应被重采样到相同的分辨率大小,这一步骤可以通过编写简单的Python脚本来完成批量操作。
3. **创建数据清单文件**:构建包含每张图路径及其对应类别ID列表形式的文字档(.txt),用于告知网络哪些样本参与训练/验证阶段。
#### 开始训练
利用如下指令来启动基于自定义数据集上的训练工作流:
```bash
cd path_to_your_project_directory
python train.py --img 640 --batch 8 --epochs 300 --data ./custom_data/data.yaml --weights yolov11cls_pretrained_weights.pt --cache
```
上述命令假设已经准备好了一个名为`data.yaml`的数据描述文件,并指定了合适的预训练权重位置;同时设定了合理的批处理数量(`--batch`)与最大轮次(`--epochs`)以适应个人情况下的资源限制和预期性能指标[^3]。
#### 模型调参最佳实践
当涉及到超参数优化时,建议采取以下策略:
- 初始阶段采用较大的学习速率加速收敛速度;
- 若发现损失函数震荡剧烈,则适当减小该值直至稳定为止;
- 定期保存checkpoint以便回溯至更优解附近继续探索;
- 尝试不同的正则项强度组合防止过拟合现象发生;
- 对于难以提升精度的情况考虑引入迁移学习机制充分利用已有的领域知识辅助当前任务的学习效率提高。
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