YOLO11推理参数
时间: 2025-01-11 17:34:05 浏览: 135
### YOLOv11 推理参数配置
对于YOLOv11模型,在进行推理时,合理的参数设置能够显著影响检测的速度和准确性。通常情况下,推理阶段涉及多个重要参数的设定。
#### 配置文件概述
在YOLO系列框架中,`yaml` 文件用于定义网络架构、数据集路径以及训练测试的相关超参。尽管提到的是YOLOv11,但基于YOLO家族的一致性,可以推测其配置方式与YOLOv5相似[^2]:
```yaml
# Inference settings
inference:
imgsz: 640 # Input image size during inference.
conf_thres: 0.25 # Confidence threshold for filtering detections.
iou_thres: 0.45 # IoU threshold for non-maximum suppression (NMS).
max_det: 300 # Maximum number of detections per image.
device: '' # Device used for computation ('cpu' or 'cuda').
augment: false # Whether to apply test-time augmentation.
classes: null # Filter by class: --class 0, or --class 0 2 3.
agnostic_nms: false # Class-agnostic NMS.
half: true # Use FP16 half-precision inference.
```
上述代码片段展示了可能存在于YOLOv11中的典型推理配置项及其默认值。值得注意的是,实际应用中应根据具体需求调整这些参数以获得最佳性能表现。
#### 输入尺寸 (`imgsz`)
输入图片大小决定了送入神经网络前预处理后的图像分辨率。较大的尺寸可能会提高精度但也增加了计算成本;反之则加速推断过程却可能导致漏检率上升。
#### 置信度阈值 (`conf_thres`) 和 IOU 值 (`iou_thres`)
这两个参数共同作用于过滤掉低质量预测框并执行非极大抑制(NMS),从而减少冗余输出。适当降低前者可发现更多潜在对象而提升召回率;调高后者有助于去除重叠严重的候选区域来改善精确度。
#### 设备选择 (`device`)
指定运行设备为CPU还是GPU(`cuda`)。如果硬件条件允许的话推荐使用CUDA加速运算效率。
#### 半精度浮点数 (`half`)
启用此选项可以在支持相应特性的平台上利用半精度浮点表示法加快速度而不明显牺牲效果。
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