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

网友: 技术文档 2025-07-30 11:05:07

文章目录

  • 前言
  • 一、YOLOv11代码下载地址
    • 1.YOLOv11模型结构图
  • 二、数据集准备
    • 1.数据集标注软件
    • 2.voc数据集格式转换
    • 3.数据集划分
    • 4.修改yolo的训练配置文件
  • 三、YOLO环境配置教程
    • 1.pytorch环境安装
    • 2.其他依赖安装
  • 四、YOLOv11训练
  • 五、YOLOv11推理
  • 六、解决训练过程中断怎么继续上次训练
  • 总结

前言

YOLOv11 由 Ultralytics 团队在 2024 年 9 月 30 日发布， 最新的 YOLOv11 模型在之前的 YOLO 版本引入了新功能和改进，以进一步提高性能和灵活性。YOLO11 在快速、准确且易于使用，使其成为各种目标检测和跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的绝佳选择。可以看出官网 YOLOv11 在COCO数据集上的性能表现，如下图所示：
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一、YOLOv11代码下载地址

手把手视频安装可以看这个视频： 视频安装教程
YOLOv11来了，使用YOLOv11训练自己的数据集和推理(附YOLOv11网络结构图)

官网的源码下载地址 ：官网源码

官网打不开的话，从我的网盘下载就行，网盘下载地址: YOLOv11原始版本源码下载，版本为ultralytics-8.3.6，提取码: ehhs

1.YOLOv11模型结构图

根据 yolov11.yaml 画出 yolo 整体结构图，如下图所示
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二、数据集准备

1.数据集标注软件

数据集使用标注软件标注好，我这里推荐两个标注软件，一个是 labelimg，另外一个是 labelme，可以在python环境，使用 pip install labelimg 或者 pip install labelme 进行安装，看你选择哪个标注工具标注了，我使用 labelimg 标注工具

安装完成在终端输入命令启动标注软件
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下面是软件界面
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设置自动保存标注生成的标注文件
在这里插入图片描述

2.voc数据集格式转换

标注格式如果选择VOC格式，后面需要代码转换格式，如果选择yolo格式就不用转换，voc格式转换yolo格式代码如下：

import xml.etree.ElementTree as ETimport os, cv2import numpy as npfrom os import listdirfrom os.path import joinclasses = []def convert(size, box): dw = 1. / (size[0]) dh = 1. / (size[1]) x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1 y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1 w = box[1] - box[0] h = box[3] - box[2] x = x * dw w = w * dw y = y * dh h = h * dh return (x, y, w, h)def convert_annotation(xmlpath, xmlname): with open(xmlpath, \"r\", encoding=\'utf-8\') as in_file: txtname = xmlname[:-4] + \'.txt\' txtfile = os.path.join(txtpath, txtname) tree = ET.parse(in_file) root = tree.getroot() filename = root.find(\'filename\') img = cv2.imdecode(np.fromfile(\'{}/{}.{}\'.format(imgpath, xmlname[:-4], postfix), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR) h, w = img.shape[:2] res = [] for obj in root.iter(\'object\'): cls = obj.find(\'name\').text if cls not in classes: classes.append(cls) cls_id = classes.index(cls) xmlbox = obj.find(\'bndbox\') b = (float(xmlbox.find(\'xmin\').text), float(xmlbox.find(\'xmax\').text), float(xmlbox.find(\'ymin\').text),  float(xmlbox.find(\'ymax\').text)) bb = convert((w, h), b) res.append(str(cls_id) + \" \" + \" \".join([str(a) for a in bb])) if len(res) != 0: with open(txtfile, \'w+\') as f: f.write(\'\\n\'.join(res))if __name__ == \"__main__\": postfix = \'png\' # 图像后缀 imgpath = r\'E:\\A-毕业设计代做数据\\helmet\\test\\images\' # 图像文件路径 xmlpath = r\'E:\\A-毕业设计代做数据\\helmet\\test\\annotations\' # xml文件文件路径 txtpath = r\'E:\\A-毕业设计代做数据\\helmet\\test\\labels\' # 生成的txt文件路径 if not os.path.exists(txtpath): os.makedirs(txtpath, exist_ok=True) list = os.listdir(xmlpath) error_file_list = [] for i in range(0, len(list)): try: path = os.path.join(xmlpath, list[i]) if (\'.xml\' in path) or (\'.XML\' in path): convert_annotation(path, list[i]) print(f\'file {list[i]} convert success.\') else: print(f\'file {list[i]} is not xml format.\') except Exception as e: print(f\'file {list[i]} convert error.\') print(f\'error message:\\n{e}\') error_file_list.append(list[i]) print(f\'this file convert failure\\n{error_file_list}\') print(f\'Dataset Classes:{classes}\')

代码需要修改的地方如下：
1.postfix参数填图片的后缀，需要注意图片格式要统一，是png格式就写png，是jpg格式就写jpg
2.imgpath参数填图片所在的路径
3.xmlpath参数填标注文件的路径
4.txtpath参数填生成的yolo格式的文件
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3.数据集划分

划分训练集和验证集代码如下：

import os, shutilfrom sklearn.model_selection import train_test_splitval_size = 0.2#test_size = 0.2postfix = \'jpg\'imgpath = r\'E:\\A-毕业设计代做数据\\datasets\\images\'txtpath = r\'E:\\A-毕业设计代做数据\\datasets\\labels\'output_train_img_folder =r\'E:\\A-毕业设计代做数据\\datasets\\dataset_kengwa/images/train\'output_val_img_folder = r\'E:\\A-毕业设计代做数据\\datasets\\dataset_kengwa/images/val\'output_train_txt_folder = r\'E:\\A-毕业设计代做数据\\datasets\\dataset_kengwa\\labels/train\'output_val_txt_folder = r\'E:\\A-毕业设计代做数据\\datasets\\dataset_kengwa\\labels/val\'os.makedirs(output_train_img_folder, exist_ok=True)os.makedirs(output_val_img_folder, exist_ok=True)os.makedirs(output_train_txt_folder, exist_ok=True)os.makedirs(output_val_txt_folder, exist_ok=True)listdir = [i for i in os.listdir(txtpath) if \'txt\' in i]train, val = train_test_split(listdir, test_size=val_size, shuffle=True, random_state=0)#todo：需要test放开# train, test = train_test_split(listdir, test_size=test_size, shuffle=True, random_state=0)# train, val = train_test_split(train, test_size=val_size, shuffle=True, random_state=0)for i in train: img_source_path = os.path.join(imgpath, \'{}.{}\'.format(i[:-4], postfix)) txt_source_path = os.path.join(txtpath, i) img_destination_path = os.path.join(output_train_img_folder, \'{}.{}\'.format(i[:-4], postfix)) txt_destination_path = os.path.join(output_train_txt_folder, i) shutil.copy(img_source_path, img_destination_path) shutil.copy(txt_source_path, txt_destination_path)for i in val: img_source_path = os.path.join(imgpath, \'{}.{}\'.format(i[:-4], postfix)) txt_source_path = os.path.join(txtpath, i) img_destination_path = os.path.join(output_val_img_folder, \'{}.{}\'.format(i[:-4], postfix)) txt_destination_path = os.path.join(output_val_txt_folder, i) shutil.copy(img_source_path, img_destination_path) shutil.copy(txt_source_path, txt_destination_path)## for i in train:# shutil.copy(\'{}/{}.{}\'.format(imgpath, i[:-4], postfix), r\'E:\\1-cheng\\4-yolo-dataset-daizuo\\multi-classify\\bird-boat-horse-aeroplane-sheep\\dataset20231219/images/train/{}.{}\'.format(i[:-4], postfix))# shutil.copy(\'{}/{}\'.format(txtpath, i), r\'E:\\1-cheng\\4-yolo-dataset-daizuo\\multi-classify\\bird-boat-horse-aeroplane-sheep\\dataset20231219/labels/train/{}\'.format(i))## for i in val:# shutil.copy(\'{}/{}.{}\'.format(imgpath, i[:-4], postfix), r\'E:\\1-cheng\\4-yolo-dataset-daizuo\\multi-classify\\bird-boat-horse-aeroplane-sheep\\dataset20231219/images/val/{}.{}\'.format(i[:-4], postfix))# shutil.copy(\'{}/{}\'.format(txtpath, i), r\'E:\\1-cheng\\4-yolo-dataset-daizuo\\multi-classify\\bird-boat-horse-aeroplane-sheep\\dataset20231219/labels/val/{}\'.format(i))#todo:需要test则放开# for i in test:# shutil.copy(\'{}/{}.{}\'.format(imgpath, i[:-4], postfix), \'images/test/{}.{}\'.format(i[:-4], postfix))# shutil.copy(\'{}/{}\'.format(txtpath, i), \'labels/test/{}\'.format(i))

需要修改的地方如下
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下面四个参数只需在自己电脑任意位置新建一个文件夹就行，用于存放生成的训练集和验证集，比如新建一个文件夹叫dataset_kengwa，后面的路径不用动，如下图左边的框出来的路径覆盖成你的就行
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数据集有以下两种方式放置，都可以进行训练，常见的数据集放置是第一种，也有开源的数据集按照第二种方式放置的，我都遇见过，也能训练起来
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4.修改yolo的训练配置文件

我们需要在项目下创建一个data.yaml的文件，文件名根据数据集名称取，我这里方便演示直接叫data.yaml，如下图所示
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代码如下：

train: E:\\Desktop\\new-yolov9\\yolotest\\images\\train # train images (relative to \'path\') 4 imagesval: E:\\Desktop\\new-yolov9\\yolotest\\images\\val # val images (relative to \'path\') 4 imagesnc: 2# class namesnames: [\'dog\',\'cat\']

三、YOLO环境配置教程

YOLOv11/YOLOv10/YOLOv9/YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5 环境都是通用的，只需要安装一次就行

1.pytorch环境安装

基础环境配置参考教程链接：环境配置链接，如果已经配置好环境可以忽略此步骤

2.其他依赖安装

安装requirements.txt文件的环境，需要注释掉下面两行，前面的步骤已经安装了，不注释的话会覆盖前面的会安装最新版本的pytorch，所以注释掉

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没有这个文件可以自己新建一个requirements.txt，然后把下面代码复制进去就好了
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# Ultralytics requirements# Example: pip install -r requirements.txt# Base ----------------------------------------matplotlib>=3.3.0numpy==1.24.4 # pinned by Snyk to avoid a vulnerabilityopencv-python>=4.6.0pillow>=7.1.2pyyaml>=5.3.1requests>=2.23.0scipy>=1.4.1tqdm>=4.64.0# Logging -------------------------------------# tensorboard>=2.13.0# dvclive>=2.12.0# clearml# comet# Plotting ------------------------------------pandas>=1.1.4seaborn>=0.11.0# Export --------------------------------------# coremltools>=7.0 # CoreML export# onnx>=1.12.0 # ONNX export# onnxsim>=0.4.1 # ONNX simplifier# nvidia-pyindex # TensorRT export# nvidia-tensorrt # TensorRT export# scikit-learn==0.19.2 # CoreML quantization# tensorflow>=2.4.1 # TF exports (-cpu, -aarch64, -macos)# tflite-support# tensorflowjs>=3.9.0 # TF.js export# openvino-dev>=2023.0 # OpenVINO export# Extras --------------------------------------psutil # system utilizationpy-cpuinfo # display CPU infothop>=0.1.1 # FLOPs computation# ipython # interactive notebook# albumentations>=1.0.3 # training augmentations# pycocotools>=2.0.6 # COCO mAP# roboflow

四、YOLOv11训练

(1)在根目录新建一个python文件，取名为：train.py，如果之前看过我的文章，已经新建过就不用重新新建了
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(2)把训练代码复制到train.py文件，如果之前看过我的文章，已经复制过了就不用重新复制了，只需修改参数就行
训练的代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-\"\"\"@Auth ： 挂科边缘@File ：trian.py@IDE ：PyCharm@Motto:学习新思想，争做新青年@Email ：179958974@qq.com\"\"\"import warningswarnings.filterwarnings(\'ignore\')from ultralytics import YOLOif __name__ == \'__main__\': model = YOLO(model=r\'D:\\2-Python\\1-YOLO\\YOLOv11\\ultralytics-8.3.2\\ultralytics\\cfg\\models\\11\\yolo11.yaml\') # model.load(\'yolo11n.pt\') # 加载预训练权重,改进或者做对比实验时候不建议打开，因为用预训练模型整体精度没有很明显的提升 model.train(data=r\'data.yaml\', imgsz=640, epochs=50, batch=4, workers=0, device=\'\', optimizer=\'SGD\', close_mosaic=10, resume=False, project=\'runs/train\', name=\'exp\', single_cls=False, cache=False, )

注意注意注意：模型配置路径改成你自己的路径，还有数据集配置文件也修改成你自己的路径

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训练代码的参数解释：

  • model参数：该参数填入模型配置文件的路径，改进的话建议不需要填预训练模型权重
  • data参数：该参数可以填入训练数据集配置文件的路径
  • imgsz参数：该参数代表输入图像的尺寸，指定为 640x640 像素
  • epochs参数：该参数代表训练的轮数
  • batch参数：该参数代表批处理大小，电脑显存越大，就设置越大，根据自己电脑性能设置
  • workers参数：该参数代表数据加载的工作线程数，出现显存爆了的话可以设置为0，默认是8
  • device参数：该参数代表用哪个显卡训练，留空表示自动选择可用的GPU或CPU
  • optimizer参数：该参数代表优化器类型
  • close_mosaic参数：该参数代表在多少个 epoch 后关闭 mosaic 数据增强
  • resume参数：该参数代表是否从上一次中断的训练状态继续训练。设置为False表示从头开始新的训练。如果设置为True，则会加载上一次训练的模型权重和优化器状态，继续训练。这在训练被中断或在已有模型的基础上进行进一步训练时非常有用。
  • project参数：该参数代表项目文件夹，用于保存训练结果
  • name参数：该参数代表命名保存的结果文件夹
  • single_cls参数：该参数代表是否将所有类别视为一个类别，设置为False表示保留原有类别
  • cache参数：该参数代表是否缓存数据，设置为False表示不缓存。

注意注意注意：一般做科研改进工作时候可以不用预训练权重，因为用预训练模型整体精度很难提高

我这里演示加载预训练权重，训练输出如下所示：
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五、YOLOv11推理

（1）官网的预训练模型下载

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进入官网的源码下载地址 ：官网模型下载地址，往下面拉，看到模型位置，YOLOv11 针对不同的场景和应用提供了 YOLOv11n、YOLOv11s 等不同大小的模型，具体看官网提供的，需要下载哪个，鼠标左键单击下载就行。
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我的源码包已经下载好了模型了，如果需要其他权重自行下载就行

（2）在根目录新建一个python文件，取名为：detect.py
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（3）把推理代码复制到detect.py文件
注意注意注意：模型路径改成你自己的路径，还有预测图像也改成你自己的路径
推理的代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-\"\"\"@Auth ： 挂科边缘@File ：detect.py@IDE ：PyCharm@Motto:学习新思想，争做新青年@Email ：179958974@qq.com\"\"\"from ultralytics import YOLOif __name__ == \'__main__\': # Load a model model = YOLO(model=r\'D:\\2-Python\\1-YOLO\\YOLOv11\\ultralytics-8.3.2\\yolo11n-seg.pt\') model.predict(source=r\'D:\\2-Python\\1-YOLO\\YOLOv11\\ultralytics-8.3.2\\ultralytics\\assets\\bus.jpg\',  save=True,  show=True,  )

推理代码的参数解释
1.model参数：该参数可以填入模型文件路径
2.source参数：该参数可以填入需要推理的图片或者视频路径，如果打开摄像头推理则填入0就行
3.save参数：该参数填入True，代表把推理结果保存下来，默认是不保存的，所以一般都填入True
4.show参数：该参数填入True，代表把推理结果以窗口形式显示出来，默认是显示的，这个参数根据自己需求打开就行，不显示你就填False就行

分割模型推理结果如下：
在这里插入图片描述
目标检测模型推理结果如下：
在这里插入图片描述

六、解决训练过程中断怎么继续上次训练

在训练过程不小心中断了，那怎么继续上次的训练了，这里先不慌，官网也的代码写得非常好，它有这个断点训练功能，那么 YOLOv8 v10 v11 处理的方法都是一模一样，接下来直接看图操作就行：
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  • model参数：该参数填入上次中断的模型，为 last.pt

  • resume参数：该参数设置为True，则会加载上一次训练的模型权重和优化器状态，继续训练。

总结

YOLOv11训练自己数据集和推理到此结束，有问题可以留言，创作不易，请帮忙点个爱心呗，谢谢
在这里插入图片描述

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