用yolov11训练自己的数据集
时间: 2025-05-16 07:06:35 浏览: 7
### 如何使用 YOLOv11 训练自定义数据集
#### 准备工作
为了成功训练 YOLOv11 的自定义数据集,需要完成以下几个方面的准备工作:
1. **下载预训练权重文件**
下载适合的预训练权重文件对于提高模型收敛速度至关重要。通常情况下,这些权重文件可以从官方仓库或其他可信资源中获得[^1]。
2. **准备数据集**
数据集应采用 YOLO 格式进行标注,并分为训练集、验证集和测试集。以下是用于划分数据集的一个简单 Python 代码示例:
```python
import os
from sklearn.model_selection import train_test_split
images_dir = 'path_to_images'
labels_dir = 'path_to_labels'
all_files = [f for f in os.listdir(images_dir) if f.endswith('.jpg')]
train_files, val_test_files = train_test_split(all_files, test_size=0.3, random_state=42)
val_files, test_files = train_test_split(val_test_files, test_size=0.5, random_state=42)
with open('train.txt', 'w') as f:
for file_name in train_files:
f.write(f"{images_dir}/{file_name}\n")
with open('val.txt', 'w') as f:
for file_name in val_files:
f.write(f"{images_dir}/{file_name}\n")
with open('test.txt', 'w') as f:
for file_name in test_files:
f.write(f"{images_dir}/{file_name}\n")
```
#### 创建 YAML 配置文件
YAML 文件是描述数据集结构的关键部分。它指定了类别名称以及图像路径等信息。以下是一个典型的 YAML 文件模板[^3]:
```yaml
train: path/to/train/images/
val: path/to/validation/images/
nc: 3 # 类别的数量
names: ['class_1', 'class_2', 'class_3'] # 类别名称列表
```
#### 设置超参数
在训练过程中,可以通过命令行传递多个重要参数来调整模型行为。常见的参数包括但不限于:
- `epochs`: 定义总的训练轮数。
- `imgsz`: 图像输入尺寸,默认为 640×640 像素。较大的图片会消耗更多计算资源。
- `batch`: 批量大小,决定了每次迭代处理的样本数目。
- `device`: 使用 CPU 或 GPU 进行训练 (e.g., `"cpu"` 或 `"0"` 表示第一个 GPU)。
启动训练过程的具体命令如下所示:
```bash
yolo task=detect mode=train model=yolov11.pt data=path/to/data.yaml epochs=100 imgsz=640 batch=16 device='cuda' name=my_experiment
```
以上命令中的各个选项可以根据实际需求灵活修改。
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