yolov11环境搭建

YOLOv11是一个先进的目标检测算法模型，通常用于实时图像和视频处理任务。要搭建YOLOv11的开发环境，您需要遵循以下步骤：

1. **安装Python环境**：首先确保已经安装了Python 3.6或更高版本，并且安装好常用的科学计算库如TensorFlow或PyTorch，因为YOLOv11可以基于这两个框架之一。

2. **选择框架**：
- **TensorFlow**: 安装`pip install tensorflow` 或 `pip install tensorflow-gpu`（如果需要GPU加速）。
- **PyTorch**: 安装`pip install torch torchvision`（以及`torchvision-nightly`可能会有帮助，因为它包含最新的预训练权重）。

3. **下载预训练模型和代码**：从GitHub上克隆YOLOv11的官方仓库，比如https://github.com/AlexeyAB/darknet，或者直接下载预训练权重。

4. **安装Darknet库**（YOLOv11的核心库）：

   git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
   cd darknet
   make -j$(nproc)

5. **配置文件**：编辑`cfg/yolov11.cfg` 文件，设置适当的参数，如学习率、批大小等。如果你打算使用特定的数据集，可能需要调整数据集路径和类别数。

6. **数据准备**：对于训练，你需要一个标注好的训练集。YOLOv11支持多种数据格式，比如COCO数据集。将数据转换成Darknet所需的格式（`.txt`格式），并将其放置在`data`目录下。

7. **训练模型**：

   ./darknet detector train cfg/yolov11.cfg data/train.data yolov11.weights > logs.txt

8. **测试模型**：使用`test.py`脚本对新数据进行预测，确认模型是否正常工作。