怎么配置安装yolov11

### YOLOv1 安装与配置教程

#### 一、环境准备
为了顺利安装和配置YOLOv1，需先准备好相应的开发环境。推荐使用Python作为编程语言，并确保已安装Anaconda来管理虚拟环境以及依赖包。

对于CUDA的支持与否取决于是否有NVIDIA显卡及其驱动程序已经正确安装；如果计划利用GPU加速模型训练，则还需要下载对应版本的cuDNN库并设置好路径变量[^1]。

#### 二、获取源码
访问Darknet官方GitHub仓库（https://github.com/pjreddie/darknet），这是由Joseph Redmon创建用于实现YOLO系列算法的一个轻量级框架。点击页面右上角绿色按钮Clone or download->Download ZIP下载最新版darknet压缩包到本地计算机中解压即可获得项目全部文件夹结构[^2]。

#### 三、编译 Darknet
进入darknet根目录下找到Makefile文件，在其中修改如下选项以适应个人硬件条件：

- `GPU=0` 改为 `GPU=1`(如果你有支持CUDA计算能力超过3.0以上的nvidia GPU的话)
- 将`CUDNN=0`更改为`CUDNN=1`(同样仅当你的机器上有合适的cudnn sdk时才这么做)

保存更改后的Makefile之后运行命令`make`完成编译工作。这一步骤可能会花费几分钟时间，请耐心等待直至终端提示build成功结束为止[^3]。

#### 四、权重文件下载
前往pjreddie网站上的资源页(https://pjreddie.com/media/files/)寻找预训练好的yolov1.weights链接地址，通过wget或其他方式将其下载至darknet/cfg所在同一级别下的data文件夹内以便后续加载调用[^4]。

#### 五、测试验证
最后可以尝试执行检测图片的例子来看看整个流程是否正常运作。打开cmd窗口切换当前路径指向darknet.exe所在的binaries release build output folder, 输入指令:

./darknet detector test cfg/voc.data cfg/yolo-voc.cfg yolov1.weights data/dog.jpg

上述代码会读取指定图像dog.jpg进行目标分类预测并将结果可视化显示出来。如果没有报错则说明YOLO v1已经在本机环境中搭建完毕并且能够正常使用了[^5]。