yolov11环境配置及使用

目前的信息显示，YOLO系列的最新版本为YOLOv8[^1]。对于YOLOv11的相关资料尚未有官方发布或提及，这可能意味着该版本要么不存在，要么还未公开发布。
鉴于此，可以提供基于现有最接近版本（即YOLOv8）的环境配置教程作为参考：
YOLOv8 环境配置
安装Python和pip
确保已安装 Python 3.7 或更高版本以及 pip 工具。
创建虚拟环境并激活
创建一个新的虚拟环境有助于隔离项目依赖项。
python -m venv yolov8-env
source yolov8-env/bin/activate # Linux or macOS
yolov8-env\Scripts\activate # Windows
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安装必要的库
通过 requirements.txt 文件来安装所需的全部包。
pip install -r requirements.txt
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下载预训练模型权重文件
访问 Ultralytics 的 GitHub 页面获取官方发布的预训练模型链接，并按照说明下载对应的权重文件。
测试安装是否成功
运行简单的推理脚本来验证一切正常工作。
from ultralytics import YOLO

model = YOLO('path/to/model.pt') # 加载模型
results = model.predict(source='0', show=True, conf=0.5) # 进行预测
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