yolov11如何在yaml更改n、s、l模型

YOLOv11是一个基于You Only Look Once (YOLO)目标检测算法的最新版本。在YOLOv11的配置文件（通常是以`.yaml`格式）中，n、s、l分别代表小（small）、标准（scaled）和大（large）三种模型规模，对应于网络结构的不同深度和宽度。

要在`.yaml`文件中更改模型大小，你需要关注以下几个关键部分：

1. **model**: 这里决定了网络的基础结构。对于YOLOv11，你可以选择`yolov5s`, `yolov5m`, 或者`yolov5l`，它们分别对应n、s和l模型。例如，如果你想从默认的`yolov5s`改为`yolov5l`，你应该将这一行设置为`model: yolov5l`。

2. **depth**: 如果`.yaml`中有这个键，它表示网络的深度，更深的网络对应更大的模型。在`yolov5l`中，深度会比`s`和`m`更大。

3. **width**: 这个选项影响网络宽度（通道数），宽度较大的模型会有更多的参数，提高性能但计算量也更大。`yolov5l`通常会有一个更大的宽度值。

当你需要更改这些参数时，只需找到对应的行，并更新相应的模型名称以及可能存在的深度和宽度数值。例如：

# 原始配置示例：
model: yolov5s
depth: 64
width: 8

# 更改为 yolov5l 的配置示例：
model: yolov5l
depth: <更深的深度值>
width: <更宽的宽度值>

记得保存并重新加载模型以应用更改。在某些框架如PyTorch-YOLOv5中，这可能是通过`cfg.load()`函数来完成的。