YOLOv11实战，使用YOLOv11训练自己的数据集和推理(附YOLOv11网络结构图)

2024年计算机视觉领域的颠覆性突破，YOLOv11以22%的参数量减少和0.3%的mAP提升重新定义实时目标检测的边界

本文将手把手带你完成YOLOv11的全流程实战，包含环境配置、数据准备、模型训练、推理部署及创新优化方案，并深度解析其网络架构设计思想。

一、YOLOv11核心创新解析

1.1 性能突破

YOLOv11由Ultralytics于2024年下半年发布，在COCO数据集上：

• Extra Large模型mAP50-95达54.7%（较v10提升0.3%）
• Nano模型推理延迟仅1.55ms/帧（低于v10的1.84ms）
• 模型参数减少22%的同时精度提升，实现更高计算效率

1.2 网络结构图与核心模块

graph TD A[Input 640×640×3] --> B[Backbone] B -->