yolov11训练代码

YOLOv11是YOLO（You Only Look Once）系列的一个版本，它是一种实时目标检测算法。由于涉及到实际的训练代码会非常复杂，并且通常包含大量的库依赖和配置文件，这里我将提供一个简化的概述。

YOLOv11的训练代码通常基于深度学习框架如TensorFlow或PyTorch编写。基本步骤包括：

1. **数据预处理**：加载标注好的数据集，将其转换为模型可以接受的输入格式，比如归一化、裁剪和扩充等。

# 示例（使用Python）
import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((416, 416)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
])

2. **构建模型**：通过选择适合的目标检测头（例如YOLOv11的Head），并在框架内搭建网络结构。

from yolo_v11 import YOLOV11

model = YOLOV11()

3. **加载预训练权重**：如果开始从零训练，可能会先加载预训练模型的部分权重。

model.load_darknet_weights('yolov11.weights')

4. **设置损失函数和优化器**：常用的有交叉熵损失和Adam优化器。

5. **训练循环**：遍历训练数据，前向传播计算预测结果和真实标签的差异，然后反向传播更新权重。

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
for epoch in range(num_epochs):
    for images, targets in dataloader:
        outputs = model(images)
        loss = compute_loss(outputs, targets)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

请注意，这只是一个简化的示例，实际代码会更复杂，包含了数据读取、批处理、模型保存、验证等步骤。完整代码通常会在GitHub上开源项目中找到，如darknet-yolov11、ultralytics/yolov5等。