yolov11n代码
时间: 2025-04-30 09:43:16 浏览: 38
### YOLOv11n Code Implementation
YOLOv11n 是一种轻量级版本的YOLO模型,在实现上通常会采用更紧凑的网络结构来适应资源受限环境。对于YOLOv11n的具体代码实现,可以参考官方配置文件`yolo11n_MobileNetV2.yaml`中的定义[^2]。
#### 配置文件解析
在YOLOv11项目的根目录下找到对应的配置文件 `ultralytics/cfg/models/11/yolo11n_MobileNetV2.yaml` 。此文件包含了整个神经网络架构的设计细节以及超参数设置:
```yaml
# Model configuration
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: '0.33' # model depth multiple
width_multiple: '0.50' # layer channel multiple
backbone:
- [Focus, [3, 64, 3]] # Focus wh information into c-space
...
head:
[[-1, Conv, [256, 1, 1]], [-1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], ... ]
```
这段 YAML 文件描述了一个基于 MobileNetV2 的 Backbone 结构,并指定了不同模块之间的连接关系和具体参数。
#### 训练命令示例
为了启动带有MobileNetV2作为Backbone的YOLOv11n模型训练过程,可以在终端执行如下指令:
```bash
cd yolov11项目所在的路径
yolo detect train \
data=coco128.yaml \
model=ultralytics/cfg/models/11/yolo11n_MobileNetV2.yaml \
epochs=100 \
imgsz=640 \
batch=16 \
device=cpu \
project=yolov11
```
上述命令通过指定数据集、模型配置以及其他必要的训练选项来进行模型训练操作。
#### 修改建议
如果希望进一步优化或者自定义该模型,则可以根据实际需求调整配置文件内的各项参数;也可以尝试更换其他预训练权重初始化模型以加速收敛速度或提高最终性能表现。
阅读全文
相关推荐


















