yolo11跑通
时间: 2025-03-22 18:06:04 浏览: 76
### 配置和运行 YOLOv11 模型
为了成功配置并运行 YOLOv11 模型,需要完成以下几个方面的设置:
#### 1. 安装依赖库
YOLOv11 使用 `ultralytics` 库作为其主要框架支持。因此,在开始之前需确保已正确安装该库及其相关依赖项。
```bash
pip install ultralytics
```
此命令会自动下载并安装必要的 Python 包来支持 YOLO 的功能[^1]。
---
#### 2. 准备数据集
YOLOv11 支持多种格式的数据集输入,通常推荐使用 COCO 数据集的标准 YAML 文件描述方式。以下是创建自定义数据集的一个简单例子:
- 创建一个名为 `data/coco8.yaml` 的文件,内容如下:
```yaml
train: ../datasets/train/images
val: ../datasets/valid/images
nc: 80
names: ['person', 'bicycle', ... , 'toothbrush']
```
其中:
- `train`: 训练图片路径。
- `val`: 验证图片路径。
- `nc`: 类别数量。
- `names`: 各类别的名称列表。
通过上述方法可以指定自己的数据集位置以及类别信息。
---
#### 3. 编写训练脚本
基于提供的代码片段,完整的训练流程可以通过以下方式进行扩展:
```python
from ultralytics import YOLO
def yolo():
# 初始化模型
model = YOLO("yolo11n.pt")
# 开始训练过程
train_results = model.train(
data="coco8.yaml", # 数据集配置文件路径
epochs=200, # 总共迭代次数
imgsz=640, # 输入图像大小
device="cuda:0" # GPU 设备编号 (如果可用的话)
)
# 对验证集进行评估
metrics = model.val()
if __name__ == '__main__':
yolo()
```
注意:这里将 `"device"` 参数改为 `"cuda:0"` 来利用 NVIDIA 显卡加速计算效率;如果没有显卡,则可将其设为 `"cpu"`。
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#### 4. 导出 ONNX 格式的模型
当训练完成后,可能希望导出优化后的模型以便于后续部署或其他用途。此时可以用到下面这条指令:
```bash
yolo export model=ymsyq_best.pt format=onnx opset=11 dynamic=True
```
这一步骤能够把 PyTorch 格式的权重转换成通用性强的 ONNX 表达形式,并允许动态调整批量大小等参数[^2]。
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#### 常见问题排查
- **错误提示:“ModuleNotFoundError: No module named ‘ultralytics’”**
解决方案:重新执行 pip 安装命令或者检查虚拟环境中是否存在冲突包版本。
- **无法加载预训练权重文件 ("yolo11n.pt not found")**
确认官方仓库地址是否提供对应链接用于下载初始权重资源。
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