yolov11训练和验证
时间: 2025-05-14 13:47:46 浏览: 17
### YOLOv11 模型训练和验证
对于YOLOv11模型的训练过程,首先需要准备数据集并配置相应的参数文件。具体来说,在开始之前要确保安装了必要的依赖库以及设置了环境变量。
#### 数据集准备
为了能够顺利地进行训练工作,应当准备好标注过的图像数据集,并按照特定结构组织这些文件夹。通常情况下会分为`train`, `val`两个子目录分别用于存放训练样本与验证样本[^1]。
#### 配置文件设置
创建或编辑`.yaml`格式的数据配置文件来指定类别名称、训练集路径等重要信息。此步骤至关重要因为它定义了网络学习的目标特征是什么样的对象检测任务。
```yaml
# data.yaml example configuration file content
path: ./datasets/my_dataset/
train: images/train/
val: images/val/
nc: 80 # number of classes
names: ['person', 'bicycle', ... ] # class names as a list
```
#### 开始训练
通过调用Python脚本启动训练流程,可以自定义一些超参比如批次大小(batch size),初始学习率(initial learning rate)等等。下面是一条简单的命令行指令用来执行这一操作:
```bash
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data path/to/data.yaml --cfg yolov11.cfg --weights '' --name my_yolov11_train
```
这里假设已经有一个预设好的YOLOv11架构描述文件(`yolov11.cfg`)位于当前目录下;如果打算从头开始训练则权重参数留空即可。
#### 执行验证评估
完成一轮或多轮迭代之后就可以利用测试阶段来进行性能评测了。这一步骤有助于理解所构建模型的表现情况并且找出可能存在的不足之处以便进一步优化调整。
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('runs/train/exp/weights/best.pt')
results = model.val() # Validate the model on validation dataset.
print(results)
```
上述代码片段展示了如何加载保存下来的最优权重量化版本并对验证集合做预测分析,最终打印出各项指标得分供开发者参考改进方案。
阅读全文
相关推荐


















