yolov11的yaml文件可以支持多个任务吗，那我该如何写呢，需要详细代码

YOLOv11 的 YAML 配置文件（通常是`.cfg`或`.yml`格式）是模型训练和推理的关键配置文件，它并不直接支持同时定义多个任务。但是，你可以通过单个文件来训练一个多类或多任务模型，比如在同一次训练中既完成目标检测又包含分类任务。

为了实现这一点，你需要在一个 YAML 中配置多个头（heads），每个头对应一个不同的任务。例如，如果你想添加一个用于分类的头，除了默认的目标检测头外，你还需要定义一个新的 head 对应于分类层。

这是一个简化了的例子：

# 假设你的模型原本只有一个目标检测head (bbox_head)
heads:
  - name: bbox_head
    type: BBoxHead
  # 添加一个新的classification head
  - name: classification_head
    type: ClassificationHead
    num_classes: 6  # 这里指你的分类类别数

# ... 其他训练参数 ...

losses:
  - bbox_loss
  - classification_loss  # 新增的分类损失

# ... 数据集加载配置 ...

input:
  image_size: [640, 640]  # 输入图片大小

在这个例子中，你需要编写相应的 `ClassificationHead` 类并将其集成到你的YOLOv11 模型中，然后在训练过程中同时优化两个损失函数。

需要注意的是，实际配置可能因框架而异，比如PyTorch的Darknet/YOLOv11库，你可能需要查阅具体的API文档或教程来了解正确的配置方式。