Training and application of yolov11 训练和应用yolov11模型

前言

ok现在是2025.2.21 23:25，来写一下训练和应用yolov11模型的学习过程和遇到的问题

参考

参考的原博客找不到了，真奇怪，我记得我收藏了哈，回头看就不见了，所以找的这一个

• csdn参考：tolov11使用教程

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1. 训练yolov11模型
2. 应用yolov11模型

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训练yolov11模型

下载yolov11

进入官方yolo网站点击下载压缩包

准备数据集

数据集的准备过程见博客的另一篇文章使用labelimg制作数据集
文件夹结构如下

-datasets
---train
-----images
-----labels
---val
-----images
-----labels
---datas.yaml

datas.yaml内容如下：

train: D:\a安建大\实验室\机器人创新实验室\三轮考核\c第三次任务__模式识别\datasets\train\images  # train images
val: D:\a安建大\实验室\机器人创新实验室\三轮考核\c第三次任务__模式识别\datasets\val  # val images
test: D:\a安建大\实验室\机器人创新实验室\三轮考核\c第三次任务__模式识别\datasets\test  # test images （可选）

# number of classes
nc: 4

# Classes，填写类别名
names:
  0: Monitor
  1: Keyboard
  2: Mouse
  3: Handle

训练yolov11

1. 首先提醒一下，有许多包需要安装，所以建议使用conda虚拟环境，然后运行过程中缺少什么模块再进行安装，单独的训练时间大概3-4个小时

2. 解压打开文件夹ultralytics-main

3. 再ultralytics下创建train.py val.py detect.py

train.py代码如下：

from ultralytics import YOLO
from ultralytics import RTDETR



if __name__ == '__main__':
    # 加载模型
    model = YOLO(r'cfg/models/11/yolo11.yaml')  # 不使用预训练权重训练
    # model = YOLO(r'yolov8.yaml').load("yolov8n.pt")  # 使用预训练权重训练
    # 训练参数 ----------------------------------------------------------------------------------------------
    model.train(
        data=r'D:\a安建大\实验室\机器人创新实验室\三轮考核\c第三次任务__模式识别\datasets\datas.yaml',
        epochs=300,  # (int) 训练的周期数
        patience=50,  # (int) 等待无明显改善以进行早期停止的周tiao期数
        batch=16,  # (int) 每批次的图像数量（-1 为自动批处理）
        imgsz=640,  # (int) 输入图像的大小，整数或w，h
        save=True,  # (bool) 保存训练检查点和预测结果
        save_period=-1,  # (int) 每x周期保存检查点（如果小于1则禁用）
        cache=False,  # (bool) True/ram、磁盘或False。使用缓存加载数据
        device='',  # (int | str | list, optional) 运行的设备，例如 cuda device=0 或 device=0,1,2,3 或 device=cpu
        workers=8,  # (int) 数据加载的工作线程数（每个DDP进程）
        project='runs/train',  # (str, optional) 项目名称
        name='exp',  # (str, optional) 实验名称，结果保存在'project/name'目录下
        exist_ok=False,  # (bool) 是否覆盖现有实验
        pretrained=True,  # (bool | str) 是否使用预训练模型（bool），或从中加载权重的模型（str）
        optimizer='SGD',  # (str) 要使用的优化器，选择=[SGD，Adam，Adamax，AdamW，NAdam，RAdam，RMSProp，auto]
        verbose=True,  # (bool) 是否打印详细输出
        seed=0,  # (int) 用于可重复性的随机种子
        deterministic=True,  # (bool) 是否启用确定性模式
        single_cls=False,  # (bool) 将多类数据训练为单类
        rect=False,  # (bool) 如果mode='train'，则进行矩形训练，如果mode='val'，则进行矩形验证
        cos_lr=False,  # (bool) 使用余弦学习率调度器
        close_mosaic=0,  # (int) 在最后几个周期禁用马赛克增强
        resume=False,  # (bool) 从上一个检查点恢复训练
        amp=True,  # (bool) 自动混合精度（AMP）训练，选择=[True, False]，True运行AMP检查
        fraction=1.0,  # (float) 要训练的数据集分数（默认为1.0，训练集中的所有图像）
        profile=False,  # (bool) 在训练期间为记录器启用ONNX和TensorRT速度
        freeze=None,  # (int | list, 可选) 在训练期间冻结前 n 层，或冻结层索引列表。
        # 分割
        overlap_mask=True,  # (bool) 训练期间是否应重叠掩码（仅适用于分割训练）
        mask_ratio=4,  # (int) 掩码降采样比例（仅适用于分割训练）
        # 分类
        dropout=0.0,  # (float) 使用丢弃正则化（仅适用于分类训练）
        # 超参数 ----------------------------------------------------------------------------------------------
        lr0=0.01,  # (float) 初始学习率（例如，SGD=1E-2，Adam=1E-3）
        lrf=0.01,  # (float) 最终学习率（lr0 * lrf）
        momentum=0.937,  # (float) SGD动量/Adam beta1
        weight_decay=0.0005,  # (float) 优化器权重衰减 5e-4
        warmup_epochs=3.0,  # (float) 预热周期（分数可用）
        warmup_momentum=0.8,  # (float) 预热初始动量
        warmup_bias_lr=0.1,  # (float) 预热初始偏置学习率
        box=7.5,  # (float) 盒损失增益
        cls=0.5,  # (float) 类别损失增益（与像素比例）
        dfl=1.5,  # (float) dfl损失增益
        pose=12.0,  # (float) 姿势损失增益
        kobj=1.0,  # (float) 关键点对象损失增益
        label_smoothing=0.0,  # (float) 标签平滑（分数）
        nbs=64,  # (int) 名义批量大小
        hsv_h=0.015,  # (float) 图像HSV-Hue增强（分数）
        hsv_s=0.7,  # (float) 图像HSV-Saturation增强（分数）
        hsv_v=0.4,  # (float) 图像HSV-Value增强（分数）
        degrees=0.0,  # (float) 图像旋转（+/- deg）
        translate=0.1,  # (float) 图像平移（+/- 分数）
        scale=0.5,  # (float) 图像缩放（+/- 增益）
        shear=0.0,  # (float) 图像剪切（+/- deg）
        perspective=0.0,  # (float) 图像透视（+/- 分数），范围为0-0.001
        flipud=0.0,  # (float) 图像上下翻转（概率）
        fliplr=0.5,  # (float) 图像左右翻转（概率）
        mosaic=1.0,  # (float) 图像马赛克（概率）
        mixup=0.0,  # (float) 图像混合（概率）
        copy_paste=0.0,  # (float) 分割复制-粘贴（概率）
    )

保存训练完成的权重

训练完成后权重路径为ultralytics\runs\train\exp11\weights\best.pt注意备份

验证模型准确性

val.py代码如下：

from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    # 加载模型
    model = YOLO(r'D:\a安建大\实验室\机器人创新实验室\三轮考核\c第三次任务__模式识别\ultralytics-main\ultralytics\runs\train\exp11\weights\best.pt')
    # 验证模型
    metrics=model.val(
        val=True,  # (bool) 在训练期间进行验证/测试
        data=r'D:\a安建大\实验室\机器人创新实验室\三轮考核\c第三次任务__模式识别\datasets\datas.yaml',
        split='val',  # (str) 用于验证的数据集拆分，例如'val'、'test'或'train'
        batch=1,  # (int) 每批的图像数量（-1 为自动批处理）
        imgsz=640,  # 输入图像的大小，可以是整数或w，h
        device='',  # 运行的设备，例如 cuda device=0 或 device=0,1,2,3 或 device=cpu
        workers=8,  # 数据加载的工作线程数（每个DDP进程）
        save_json=False,  # 保存结果到JSON文件
        save_hybrid=False,  # 保存标签的混合版本（标签 + 额外的预测）
        conf=0.001,  # 检测的目标置信度阈值（默认为0.25用于预测，0.001用于验证）
        iou=0.6,  # 非极大值抑制 (NMS) 的交并比 (IoU) 阈值
        project='runs/val',  # 项目名称（可选）
        name='exp',  # 实验名称，结果保存在'project/name'目录下（可选）
        max_det=300,  # 每张图像的最大检测数
        half=False,  # 使用半精度 (FP16)
        dnn=False,  # 使用OpenCV DNN进行ONNX推断
        plots=True,  # 在训练/验证期间保存图像
    )

    print(f"mAP50-95: {metrics.box.map}") # map50-95
    print(f"mAP50: {metrics.box.map50}")  # map50
    print(f"mAP75: {metrics.box.map75}")  # map75
    speed_metrics = metrics.speed
    total_time = sum(speed_metrics.values())
    fps = 1000 / total_time
    print(f"FPS: {fps}") # FPS

---

应用yolov11模型

detect.py代码如下：

from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    # 加载模型
    model = YOLO(r'D:\a安建大\实验室\机器人创新实验室\三轮考核\c第三次任务__模式识别\ultralytics-main\ultralytics\runs\train\exp11\weights\best.pt')  # YOLOv8n模型
    model.predict(
        source=r"D:\a安建大\实验室\机器人创新实验室\三轮考核\c第三次任务__模式识别\datasets\test\cad_6.mp4",
        save=True,  # 保存预测结果
        imgsz=640,  # 输入图像的大小，可以是整数或w，h
        conf=0.25,  # 用于检测的目标置信度阈值（默认为0.25，用于预测，0.001用于验证）
        iou=0.45,  # 非极大值抑制 (NMS) 的交并比 (IoU) 阈值
        show=False,  # 如果可能的话，显示结果
        project='runs/predict',  # 项目名称（可选）
        name='exp',  # 实验名称，结果保存在'project/name'目录下（可选）
        save_txt=False,  # 保存结果为 .txt 文件
        save_conf=True,  # 保存结果和置信度分数
        save_crop=False,  # 保存裁剪后的图像和结果
        show_labels=True,  # 在图中显示目标标签
        show_conf=True,  # 在图中显示目标置信度分数
        vid_stride=1,  # 视频帧率步长
        line_width=3,  # 边界框线条粗细（像素）
        visualize=False,  # 可视化模型特征
        augment=False,  # 对预测源应用图像增强
        agnostic_nms=False,  # 类别无关的NMS
        retina_masks=False,  # 使用高分辨率的分割掩码
        boxes=True,  # 在分割预测中显示边界框
    )

识别完成后会显示保存路径，打开即可查看识别结果

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bug汇总

无法安装opencv-python

conda无法下载opencv-python,且或许是因为版本冲突，所以无法导入cv2，环境内无法找到cv2的文件夹，改用pip下载以后就可以了

当pip install opencv-python 失败，则使用 conda install -c conda-forge opencv

如何查找安装的包：
conda命令行下输入：conda list <pkgs>
输出保存的包位置，随后直接搜索包名得到包的保存位置：
G:\anaconda3_envs\envs\yolo\Lib\site-packages