yolov11requirements.txt下载
时间: 2025-03-13 09:06:06 浏览: 115
### YOLOv11 要求文件下载说明
为了满足YOLOv11的运行需求,通常需要准备以下几个部分:
#### 1. 安装PyTorch CPU/GPU版本
对于使用AMD显卡或者不需要GPU加速的情况,可以通过以下命令安装PyTorch的CPU版本[^3]:
```bash
pip install torch==1.9.1+cpu torchvision==0.10.1+cpu torchaudio==0.9.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
如果设备支持NVIDIA GPU并已配置CUDA,则可以选择对应的GPU版本。
#### 2. 下载YOLOv11源码
根据描述,需先获取YOLOv11项目的源代码。虽然未提供具体链接,但一般可通过官方仓库克隆项目到本地环境:
```bash
git clone https://github.com/<repository>/yolov11.git
cd yolov11
```
#### 3. 获取预训练权重文件
针对YOLOv8系列模型,可从指定地址下载预训练权重文件[^2]:
```bash
wget https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt
```
注意:上述链接适用于YOLOv8 nano模型,而实际YOLOv11可能有专属权重,请确认对应资源路径后再执行操作。
#### 4. 创建requirements.txt依赖列表
假设已经获得完整的YOLOv11项目结构,在根目录下应存在`requirements.txt`文件用于定义所有必要的Python包及其版本号。如果没有现成文档,则可以根据开发指南手动编辑一份类似的清单内容如下所示:
```plaintext
numpy>=1.19.5,<2
opencv-python-headless>=4.5.5.62,<5
matplotlib>=3.4.3,<4
scipy>=1.7.3,<2
tqdm>=4.62.3,<5
requests>=2.26.0,<3
pandas>=1.3.5,<2
pyyaml>=5.4.1,<6
tensorboard>=2.8.0,<3
```
最后利用Pip工具完成批量安装过程:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
---
### 注意事项
- 如果遇到网络连接问题无法正常拉取某些大型二进制组件(如OpenVINO Toolkit),可以尝试离线方式处理[w_openvino_toolkit_p_2022.1.0.643_offline.exe][^1]。
- 确认所选框架版本与硬件驱动程序兼容性以免引发潜在冲突。
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