yolo v11 train.py
时间: 2025-05-12 08:36:51 浏览: 38
### YOLO v11 `train.py` 使用说明
YOLO v11 是由 Ultralytics 开发的一代目标检测框架,其训练过程可以通过调用 `train.py` 脚本来完成。以下是关于如何配置和运行该脚本的详细信息。
#### 训练前准备
在执行 `train.py` 前,需确保已完成以下准备工作:
- **创建 Conda 虚拟环境并激活**:建议为项目单独设置虚拟环境以避免依赖冲突[^2]。
- **安装 GPU 版 PyTorch**:如果硬件支持 CUDA,则应优先选择 GPU 加速版本。
- **克隆 Ultralytics 仓库**:通过 Git 下载官方代码库[^4]。
- **下载预训练权重**:可选地加载预训练模型作为初始权重[^3]。
- **获取数据集及其配置文件**:例如 COCO 数据集以及对应的 YAML 配置文件。
#### 运行命令示例
假设已准备好上述条件,可以按照如下方式启动训练:
```bash
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco.yaml --cfg yolov11.yaml --weights yolov11.pt
```
| 参数 | 描述 |
|--------------|----------------------------------------------------------------------------------------|
| `--img` | 输入图像尺寸,默认为 640x640 的正方形裁剪[^1]。 |
| `--batch` | 批量大小,取决于显存容量调整合适数值。 |
| `--epochs` | 总共训练轮次数量,依据具体需求设定合理范围。 |
| `--data` | 数据集描述路径,通常是一个 `.yaml` 文件指定了类别数、训练验证集合位置等内容。 |
| `--cfg` | 模型架构定义文件地址,用于指定网络层设计细节。 |
| `--weights` | 初始化权重来源,可以选择官方提供或者自定义生成的 checkpoint。 |
以上参数均可以根据实际场景灵活定制。
#### 自定义数据集注意事项
当处理非标准数据源时(比如医疗影像),需要额外注意以下几个方面:
- 图片标注格式转换成 YOLO 支持的形式;
- 更新对应的数据清单 TXT 文件列表;
- 修改 YAML 中有关类别的字段值匹配实际情况;
#### 官方文档推荐学习资源
对于更深入的理解与实践指导,强烈建议访问官方 GitHub 页面查阅完整的 API 参考手册 或者参考第三方博客总结的经验分享[^5]。
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