YOLO V11 win11

目前关于YOLO V11的信息非常有限，因为截至最新更新，并未有官方发布的YOLO V11版本存在[^1]。现有的YOLO系列中最接近的是YOLOv5及其变体，在Windows操作系统上的安装和使用已经相对成熟。

对于希望在Windows 11上部署目标检测模型的用户来说，建议采用已发布并广泛支持的YOLO版本如YOLOv5。以下是基于YOLOv5在Windows 11环境下的一般性指导：

### 安装Python环境

确保计算机上安装了适当版本的Python（推荐3.8以上），可以通过Anaconda来简化包管理和虚拟环境创建过程。

### 下载YOLOv5仓库

通过Git克隆YOLOv5项目至本地：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5

### 设置依赖项

利用pip工具安装所需的Python库：

pip install -r requirements.txt

### 获取预训练模型

下载预先训练好的权重文件，例如针对小型网络结构的`yolov5s.pt`：

wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5s.pt

### 测试推理功能

可以尝试加载图像或视频流来进行实时物体识别测试：

from pathlib import Path
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.datasets import letterbox
import cv2

weights = 'yolov5s.pt'
img_size = 640
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = attempt_load(weights, map_location=device)

def detect(image_path):
    img0 = cv2.imread(str(Path(image_path)))
    img = letterbox(img0, new_shape=img_size)[0]
    img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB, to 3x416x416
    img = np.ascontiguousarray(img)
    
    img = torch.from_numpy(img).to(device)
    img = img.float()
    img /= 255.0
    
    pred = model(img.unsqueeze(0), augment=False)[0]
    det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45)[0]

    if det is not None and len(det):
        det[:, :4] = scale_coords(img.shape[1:], det[:, :4], img0.shape).round()

detect('path_to_image.jpg')  # 替换为实际图片路径