yolo11跑通自己的yolo数据集

### 使用YOLOv11训练和验证自定义数据集

目前关于YOLOv11的具体文档和支持较少，因为该版本尚未广泛发布或被社区普遍接受。然而，基于现有YOLO系列模型的发展趋势以及从YOLOv5到YOLOv8的变化来看，可以推测YOLOv11可能会继续沿用并改进这些特性。

#### 1. 安装依赖库
为了准备运行环境，通常需要安装PyTorch和其他必要的Python包。对于最新的YOLO版本，建议使用官方推荐的方式设置开发环境：

pip install ultralytics  # 假设ultralytics支持到了YOLOv11

如果`ultralytics`库已经更新至支持YOLOv11，则可以直接通过上述命令完成大部分准备工作[^2]。

#### 2. 数据集准备
创建适合YOLO格式的数据集非常重要。这包括但不限于图像文件夹结构、标签文件(.txt)的格式化等。确保每张图片都有对应的标注文件，并按照如下路径组织：

dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
└── labels/
    ├── train/
    └── val/

#### 3. 配置文件调整
考虑到YOLOv8已经开始将所有配置项集中管理于单个YAML文件中，预计YOLOv11也会遵循这一模式。因此，在开始之前应该编辑相应的`.yaml`文件来指定数据位置、类别数量以及其他超参数。

例如，一个典型的配置可能看起来像这样：

# dataset.yaml example
path: ./datasets/my_custom_dataset
train: images/train
val: images/val
nc: 80  # number of classes
names: ['class_1', 'class_2']  # class names as a list

#### 4. 训练过程启动
一旦完成了前面几步的工作，就可以调用训练脚本来执行实际的任务了。假设存在名为`train.py`这样的入口程序，可以通过CLI传递选项来进行操作：

from yolov11 import Trainer, load_config

config_path = "configs/dataset.yaml"
trainer = Trainer(load_config(config_path))
trainer.train()

需要注意的是，由于提到过早前版本可能存在某些API不兼容的情况（如`AttributeError: 'list' object has no attribute 'view'`），所以在尝试新功能时务必保持警惕，及时查阅最新文档以获取最准确的信息[^3]。

#### 5. 测试与评估
当模型经过充分训练之后，下一步就是对其进行测试。同样地，利用预构建好的工具函数加载保存下来的权重并对新的样本做出预测：

import torch
from yolov11.utils.general import non_max_suppression

model.load_state_dict(torch.load('weights/best.pt'))
results = model(imgs)
preds = non_max_suppression(results.pred[0])