yolov11yaml代码讲解
时间: 2025-06-13 15:10:28 浏览: 19
### YOLOv11 YAML 配置文件详解
YOLOv11 的模型配置文件位于 `ultralytics/cfg/models/11` 文件夹中,这些文件用于定义不同类型的计算机视觉任务所需的网络架构和超参数设置。具体来说,该目录下的配置文件涵盖了目标检测、实例分割、图像分类、关键点/姿态估计以及旋转目标检测等多种任务。
#### 目标检测模型配置解析
对于目标检测任务而言,YAML 文件中的主要部分及其功能如下:
- **nc**: 表示类别数量 (number of classes),即数据集中存在的物体种类总数[^1]。
- **depth_multiple / width_multiple**: 这两个参数分别控制着网络深度和宽度的比例因子。它们允许用户调整骨干网的大小而不改变其基本结构,从而实现更灵活的设计并适应不同的硬件资源需求。
- **anchors**: 定义了预设框尺寸列表,通常由 k-means 聚类算法基于训练集生成。每个尺度下有三个锚点,这有助于提高小物件识别效果。
- **backbone**: 描述了特征提取器的具体层构成方式,比如卷积操作的数量与类型等细节信息。此部分决定了输入图片如何被逐步抽象成高层次语义表示形式[^2]。
- **head**: 指定了最终输出头的设计方案,负责将来自 backbone 提取到的信息转化为预测边界框坐标及所属类别的概率分布向量。
```yaml
# Example snippet from a yolov11 detection model config file.
nc: 80 # Number of object categories
depth_multiple: 0.33 # Depth multiplier for scaling network depth
width_multiple: 0.5 # Width multiplier for scaling network width
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23] # Anchor boxes at P3 scale
- [30,61, 62,45, 59,119] # Anchor boxes at P4 scale
- [116,90, 156,198, 373,326] # Anchor boxes at P5 scale
backbone:
...
head:
...
```
上述代码片段展示了典型的 YOLOv11 目标检测模型配置文件的一部分内容,其中包含了几个重要的字段说明。实际应用时可根据特定场景的需求适当修改相应数值来优化性能表现。
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