YOLOv11入门到入土使用教程(含结构图)

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 一、简介

        YOLOv11是Ultralytics公司在之前的YOLO版本上推出的最新一代实时目标检测器，支持目标检测、追踪、实力分割、图像分类和姿态估计等任务。官方代码：ultralytics/ultralytics：ultralytics YOLO11 🚀 (github.com)https://github.com/ultralytics/ultralytics

二、使用教程 

2.1 准备代码

        首先，点击上方链接进入YOLOv11的GitHub仓库，按照图示流程下载打包好的YOLOv11代码与预训练权重文件到本地。

        下载完成后解压， 使用PyCharm（或VsCode等IDE软件）打开，并将下载的预训练权重拷贝到解压的工程目录下，下文以PyCharm为例。

 

2.2 准备数据集

        Ultralytics版本的YOLO所需格式的数据集标签为txt格式的文本文件，文本文件中保存的标签信息分别为：类别序号、中心点x/y坐标、标注框的归一化信息，每一行对应一个对象。图像中有几个标注的对象就有几行信息。

        自制数据集标注教程可看此篇文章：深度学习工具|LabelImg（标注工具）的安装与使用教程_labelimg安装-CSDN博客文章浏览阅读8.7k次，点赞15次，收藏66次。软件界面上包含了常用的打开文件、打开文件夹、更改保存路径、下一张/上一张图片、创建标注的格式、创建标注框等按钮，右侧显示从文件夹导入的文件列表、标签等信息。使用时可以进行如下设置，便于快速标注。_labelimg安装https://blog.csdn.net/StopAndGoyyy/article/details/139906637        如果没有自己的数据集，本文提供一个小型数据集（摘自SIMD公共数据集）以供测试代码，包含24张训练集以及20张测试集，约17.7MB，百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1sCivMDjfAmUZK1J2P2_Dtg?pwd=1234https://pan.baidu.com/s/1sCivMDjfAmUZK1J2P2_Dtg?pwd=1234        下载完成后将提供的datasets文件夹解压并复制到工程路径下。

        创建 data.yaml文件保存数据集的相关信息，如果使用本文提供的数据集可使用以下代码：

 # dataset path
train: ./images/train
val: ./images/test
test: ./images/test# number of classes
nc: 15# class names
names: ['car', 'Truck', 'Van', 'Long Vehicle','Bus', 'Airliner', 'Propeller Aircraft', 'Trainer Aircraft', 'Chartered Aircraft', 'Fighter Aircraft',\'Others', 'Stair Truck', 'Pushback Truck', 'Helicopter', 'Boat']

2.3 模型训练

        创建train.py文件，依次填入以下信息。epochs=2表示只训练两轮，通常设置为100-300之间，此处仅测试两轮。batch=1表示每批次仅训练一张图片，可按显存大小调整batchsize，一般24g卡可设置为16-64。

from ultralytics.models import YOLO
import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'if __name__ == '__main__':model = YOLO(model='ultralytics/cfg/models/11/yolo11.yaml')# model.load('yolov8n.pt')model.train(data='./data.yaml', epochs=2, batch=1, device='0', imgsz=640, workers=2, cache=False,amp=True, mosaic=False, project='runs/train', name='exp')

         选择安装好的torch环境，本文无torch环境的安装教程，可按照其他博主推文或视频安装torch环境。

        待软件控制台打印如下信息即为运行成功。

训练完成后在runs/train.py文件夹下保存有训练好的权重及相关训练信息。 

 2.4 模型验证

        在工程下创建val.py文件，填入刚才训练好的权重路径及相关信息。

         运行即可获得该权重针对不同目标的性能指标。本文只测试2个epochs,且数据集较小，可能无相关信息。

         正常信息如下图：

2.5 模型预测

        创建detect.py文件，填入训练好的权重路径及要检测的图片信息。

         运行即可开始检测，本文训练次数较少，可能无法检测到目标，如图左。可通过使用完整数据集进行训练，增大epochs提高检测准确率。正常检测图片如图右。

至此，模型使用教程结束。

三、模型分析 

        YOLOv11的结构如下，在YOLOv8的基础上将C2f替换为C3K2模块，更改C3k2模块中子模块的重复次数，并在SPPF层之后增加C2PSA模块，其他结构改动较小（检测头增加两个DWConv卷积）。

         其中YOLOv11网络及主要模块的可视化化结构如下图。

         C3K2模块存在两种结构，将其中的C3k参数设置为False时等于C2f模块。

class C3k2(C2f):"""Faster Implementation of CSP Bottleneck with 2 convolutions."""def __init__(self, c1, c2, n=1, c3k=False, e=0.5, g=1, shortcut=True):"""Initializes the C3k2 module, a faster CSP Bottleneck with 2 convolutions and optional C3k blocks."""super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)self.m = nn.ModuleList(C3k(self.c, self.c, 2, shortcut, g) if c3k else Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g) for _ in range(n))

         C3k模块与C3模块区别为其中的BottleNeck个数，C3k为两个BottleNeck，C3默认1个，并按照模型缩放因子及重复个数变化。

         C2PSA模块与C2f模块相似，结构如下：

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四、博主自研模型（广告）

        上文是YOLOv11的使用教程及模型分析，下文是博主的一点广告。如果你觉得YOLO日益频繁的更新频率太快或者使用人数太多，可以考虑博主的自研模型作为Baseline（2024/10/30日之前群内更新），使用人数更少，相对好发文，且在SIMD数据集上拥有与YOLOv11相差不多的性能，欢迎入群交流。后面本群将以此模型作为基线模型进行更新，结合今年顶刊定会模块，进行二创三创，并在SIMD数据集上进行测试调整好，预计每周都会更新（每月 四更，纯自研模块更新时间可能久一些），以下是测试结果图和我的QQ二维码。

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此篇完