YOLO11训练自制数据集
时间: 2025-05-24 08:24:17 浏览: 29
### 使用YOLOv11训练自制数据集指南
对于希望利用YOLOv11模型来训练自定义数据集的情况,准备阶段至关重要。确保所使用的环境配置得当能够极大提升开发效率[^1]。
#### 环境搭建
选择合适的操作系统、包管理工具、编程语言版本以及匹配的GPU驱动程序是成功部署YOLOv11的前提条件之一。借助一站式的安装命令生成功能可以简化这一过程,在页面底部提供的交互界面中指定所需选项即可获得定制化的安装脚本。
#### 数据预处理
针对特定应用场景收集并标注图像样本构成的数据集质量直接影响最终检测效果的好坏。以月饼识别为例,即使仅有不到500张图片的小型数据集也足以启动初步实验。为了提高泛化能力,建议尽可能增加不同角度、光照条件下拍摄的照片数量,并严格遵循官方文档给出的标准完成标签文件(.txt)制作工作。
#### 配置调整
依据个人需求修改`*.cfg`配置文件中的超参数设置,比如网络输入尺寸(`width`, `height`)、批量大小(batch size)等参数值;同时也要注意更新`.data`文件里关于类别名称路径(class names path),训练/验证集列表位置(train/validation images list file)等相关项的信息指向正确无误的位置。
```bash
# 修改后的 .data 文件片段示意
classes= 1
train = data/train.txt
valid = data/test.txt
names = data/classes.names
backup = backup/
```
#### 开始训练
一切就绪之后便可以通过运行如下所示的一条简单命令开启训练流程:
```bash
./darknet detector train cfg/yolov11.cfg yolov11.weights -dont_show
```
上述命令假设已经下载好了预训练权重文件(yolov11.weights), 并将其放置于当前目录下; `-dont_show` 参数用于防止图形窗口弹出干扰终端操作体验。
#### 测试与评估
经过一段时间的学习迭代后, 可采用测试模式加载最新保存下来的checkpoint来进行推理预测:
```bash
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov11.cfg backup/yolov11_final.weights [path_to_image]
```
此过程中会输出检测框坐标及其对应的概率得分至标准输出流(stdout)[^1]。
阅读全文
相关推荐


















