yolov11的数据集训练

### YOLOv11 数据集训练教程 YOLOv11 是基于 YOLO 系列的改进版本，其训练过程与 YOLOv5 或 YOLOv8 类似，但可能有一些细节上的差异。以下是关于如何使用 YOLOv11 进行数据集训练的详细说明。 #### 1. 下载预训练权重 在开始训练之前，需要下载适合的预训练权重文件。这些权重通常用于迁移学习，可以显著提高模型的收敛速度和性能。对于 YOLOv11，可以选择与 YOLOv8 类似的预训练权重[^1]。 ```bash wget https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov11.pt ``` #### 2. 准备数据集 数据集应以 YOLO 格式准备，并分为训练集、验证集和测试集。以下是一个简单的 Python 脚本，用于划分数据集[^1]。 ```python import os import random import shutil def split_dataset(data_dir, train_ratio=0.7, val_ratio=0.2): image_files = [f for f in os.listdir(os.path.join(data_dir, 'images')) if f.endswith('.jpg')] random.shuffle(image_files) train_split = int(len(image_files) * train_ratio) val_split = int(len(image_files) * (train_ratio + val_ratio)) train_images = image_files[:train_split] val_images = image_files[train_split:val_split] test_images = image_files[val_split:] for phase, images in zip(['train', 'val', 'test'], [train_images, val_images, test_images]): os.makedirs(os.path.join(data_dir, phase, 'images'), exist_ok=True) os.makedirs(os.path.join(data_dir, phase, 'labels'), exist_ok=True) for img in images: shutil.copy(os.path.join(data_dir, 'images', img), os.path.join(data_dir, phase, 'images', img)) label = img.replace('.jpg', '.txt') shutil.copy(os.path.join(data_dir, 'labels', label), os.path.join(data_dir, phase, 'labels', label)) split_dataset('path/to/dataset') ``` #### 3. 配置数据集 YAML 文件 YOLOv11 使用 YAML 文件来定义数据集结构。以下是一个示例 YAML 文件[^2]。 ```yaml train: path/to/dataset/train/images val: path/to/dataset/val/images test: path/to/dataset/test/images nc: 80 # 类别数量 names: ['class1', 'class2', ..., 'class80'] # 类别名称 ``` #### 4. 开始训练 在服务器上运行训练脚本时，可以通过指定 GPU 来加速训练过程。以下是一个典型的训练命令[^2]。 ```bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py \ --img 640 \ --data data/data.yaml \ --cfg models/yolov11.yaml \ --weights weights/yolov11.pt \ --batch-size 16 \ --epochs 100 ``` #### 5. 解决常见问题 - **GPU 内存不足**：尝试减少 `--batch-size` 参数或启用梯度累积。 - **模型无法收敛**：检查数据集标注是否正确，或者调整学习率参数。 - **训练速度过慢**：确保 GPU 被正确使用，或者优化数据加载流程。 ---