yolov11脚本配置

### YOLOv11 脚本配置方法

#### 环境搭建
为了成功运行YOLOv11模型，确保Python版本不低于3.8以及PyTorch版本不小于1.8。如果已经安装过YOLOv8，则可以直接沿用已有环境[^1]。

pip install ultralytics

上述命令用于安装`ultralytics`库，这是操作YOLOv11所必需的软件包。

#### 配置文件说明
通常情况下，YOLOv11会附带默认配置文件，这些文件定义了网络架构、训练参数以及其他设置项。对于大多数应用场景，默认配置已足够良好工作；然而针对特定需求调整超参也是可行的。具体路径可以在项目根目录下的`cfg/`文件夹找到相应`.yaml`格式配置文件[^2]。

#### 训练过程中的注意事项
当准备开始训练时，建议先仔细阅读官方文档中有关数据集标注方式的要求，保证输入数据格式正确无误。另外需要注意的是GPU资源分配情况，因为这直接影响到批处理大小的选择进而影响收敛速度与最终效果[^3]。

#### 测试实例展示
下面给出一段简单的代码片段用来加载预训练权重并执行推理：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov11.pt')  # 加载模型
results = model.predict(source='path/to/image.jpg', save=True, imgsz=640)  # 执行预测
print(results)  # 输出结果

这段代码展示了如何利用`ultralytics`提供的API快速上手YOLOv11进行图像识别任务。