yolo11n检测烟火
时间: 2025-06-07 21:39:24 浏览: 4
### 使用 YOLOv11n 进行烟火目标检测
YOLOv11n 是一种轻量级的目标检测模型,基于 YOLO 系列算法改进而来。为了实现烟火目标检测,可以按照以下方法构建解决方案:
#### 数据集准备
首先需要获取并处理适合训练的数据集。`Fire/Smoke Detection YOLO v9` 提供了一个可用于烟火检测的标注数据集[^1]。该数据集中包含了火灾和烟雾的相关图像及其对应的边界框标注文件。
确保将此数据集转换为适用于 YOLOv11n 的格式。具体来说,标签应采用相对坐标表示法 (x_center, y_center, width, height),其中所有数值均被标准化到范围 `[0, 1]` 中。
#### 配置环境与安装依赖项
在开始之前,请确认已正确配置 Python 和 PyTorch 开发环境,并通过 pip 安装 ultralytics 库——这是官方支持 YOLOv8 及更高版本(包括 YOLOv11n)的一个框架工具包。
```bash
pip install ultralytics
```
#### 训练过程设置
创建一个新的 YAML 文件来定义项目所需的参数,比如类别名称列表以及路径指向训练验证图片集合等信息。下面是一个简单的例子:
```yaml
train: ../datasets/train/images/
val: ../datasets/valid/images/
names:
0: fire
1: smoke
```
接着调用 Ultralytics CLI 或者编写脚本来启动自定义数据上的微调流程。例如命令如下所示:
```bash
yolo detect train model=yolov11n.pt data=fire_smoke_data.yaml epochs=100 imgsz=640
```
这里 `model=yolov11n.pt` 表明我们选用预训练权重作为初始状态;而 `imgsz=640` 设定了输入网络层大小像素数为 640×640。
#### 测试与评估性能
完成上述步骤之后即可利用测试子集检验最终成果的好坏程度。借助可视化手段观察预测效果是否满足预期标准。如果发现存在偏差,则可能需重新审视超参调整策略或者增加样本数量进一步优化表现。
#### 推理部署环节
当满意当前模型质量水平后就可以考虑将其集成至实际应用场景当中去了。无论是嵌入式设备还是云端服务器端口都可以轻松加载导出后的 ONNX/PaddlePaddle/TensorRT 格式的推理引擎执行高效实时运算操作。
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