YOLOv11训练模型
时间: 2025-04-21 07:46:31 浏览: 29
### 关于YOLOv11训练模型的教程、代码示例及配置方法
#### 加载预训练模型并准备数据集
为了开始YOLOv11模型的训练,首先需要加载一个预训练的基础模型。这可以通过指定路径来完成,通常是从官方发布的权重文件中选取适合版本的模型。
```python
from yolov11 import YOLO # 假设这是处理YOLOv11特定导入方式
model = YOLO('yolov11n.pt') # 使用小型版YOLOv11作为例子[^1]
```
#### 设置训练参数与选项
在启动实际训练过程之前,设置必要的超参数对于获得良好的性能至关重要。这些参数可能包括但不限于学习率、批次大小以及图像尺寸等。此外,在多GPU环境下可以指明使用的设备列表以加速计算效率。
```python
results = model.train(
data='custom_dataset.yaml', # 自定义的数据集配置文件位置
epochs=300, # 设定迭代次数
batch=-4, # 动态调整批处理数量
imgsz=640, # 输入图片分辨率
device=[0, 1], # 列表内为可用GPU ID
workers=8 # 数据读取线程数
)
```
#### 开始训练流程
一旦所有的前期准备工作都已完成,则可以直接调用`.train()`函数来进行正式的训练操作。此过程中会自动保存最佳权重,并定期记录日志以便后续分析评估。
#### 测试与验证阶段
当训练完成后,应该利用测试集对新得到的模型进行全面检验。通过这种方式能够更直观地了解其泛化能力和准确性表现。
```python
metrics = model.val() # 执行验证步骤获取各项指标得分
print(metrics) # 输出精度等相关统计信息
```
#### 推理预测功能实现
最后一步就是应用已训练好的网络结构去识别未知场景中的物体实例。这里展示了一个简单的命令行接口用于执行此类任务:
```python
predictions = model.predict(source="path/to/image_or_video", save=True)
for pred in predictions:
print(pred.boxes.xyxy) # 显示边界框坐标
```
以上便是围绕YOLOv11展开的一套完整的训练指南及其配套脚本样例。值得注意的是具体细节可能会依据不同应用场景有所变化;因此建议读者参照最新文档进一步探索更多高级特性。
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