yolov11框架
时间: 2025-04-22 22:55:15 浏览: 42
### YOLOv11框架介绍
YOLOv11 是基于 Ultralytics 库开发的目标检测模型之一。此版本继承了许多先前版本的优点并引入了一些新的改进特性[^2]。
为了安装和使用该模型,需先通过 Python 的包管理工具 `pip` 安装 Ultralytics 库:
```bash
pip install ultralytics
```
这一步骤使得用户能够轻松部署从 YOLOv3 到 YOLOv11 的各个版本模型[^1]。
### 使用方法概述
#### 加载预训练模型
加载预训练好的 YOLOv11 模型非常简单,只需几行代码即可完成初始化工作:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov11.pt') # 加载官方提供的预训练权重文件
```
#### 进行预测操作
一旦模型被成功加载之后,就可以利用它来进行图像中的目标识别任务了:
```python
results = model.predict(source='path/to/image.jpg', save=True, imgsz=640, conf=0.25)
```
上述命令会读取指定路径下的图片,并执行推理过程;其中参数说明如下:
- `source`: 输入数据源的位置;
- `save`: 是否保存结果,默认不保存;
- `imgsz`: 图像尺寸大小设置为 640×640 像素;
- `conf`: 置信度阈值设定为 0.25。
#### 训练自定义数据集
如果想要针对特定应用场景微调现有网络或者完全重新训练一个新的分类器,则可以通过下面的方式启动训练流程:
```python
model.train(data='./datasets/my_dataset.yaml', epochs=100, batch=-1, name='custom_training')
```
这里需要注意的是要准备好符合格式要求的数据配置文件 `.yaml` 并将其放置于合适目录下以便程序访问。
### 特征与优势
除了沿用了之前版本高效快速的特点外,YOLOv11 更加注重提升精度方面的工作,在多个公开测试集中取得了优异的成绩。此外还优化了特征提取机制以及损失函数设计等方面的内容[^3]。
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