yolo v11训练自己的分类样本集

### 训练YOLOv11用于自定义分类数据集

对于希望利用YOLOv11模型来处理特定领域内的图像分类任务而言，尽管该框架最初设计更倾向于目标检测和实例分割，但通过适当调整仍可实现高效分类性能[^1]。

#### 准备工作环境
确保安装了必要的依赖库以及配置好GPU支持（如果适用）。这一步骤通常涉及设置Python虚拟环境并安装PyTorch及相关扩展包。具体操作可以根据官方文档指导完成。

#### 数据预处理
为了适应YOLO架构的要求，需将原始图片转换成适合输入的形式。这意味着要创建标注文件，其中每张图对应一个文本描述文件(.txt)，记录着各类别的边界框坐标信息。然而，在仅做分类时不关心位置参数，则只需保留类别标签即可。另外，还需准备`train.txt` 和 `test.txt` 文件列表，分别列出所有训练样本路径及其对应的测试样本路径[^2]。

#### 修改配置文件
编辑`.cfg` 配置文件以匹配新的数据集特性。重点在于更新网络层尺寸、锚点数量等超参数设定，并指定正确的类目数目。此外，还需要指明训练过程中使用的损失函数形式以及其他优化选项。

# 假设我们有三个类别
classes=3
...
filters=(classes + 5)*3

#### 编写脚本启动训练过程
编写简单的Shell或Python脚本来执行实际的训练流程。此阶段会加载之前整理好的数据集，并依据所选策略自动迭代直至收敛。命令行界面提供了极大的灵活性让用户能够轻松监控进度并适时调整学习率或其他关键因素。

!./darknet detector train cfg/custom_data.data cfg/yolov11.cfg darknet53.conv.74

上述指令假设使用Darknet作为底层框架；如果是基于其他平台如MMDetection则相应更改调用方式。

#### 测试与评估
当模型训练完成后，应当对其进行充分验证以确认泛化能力。可以通过可视化预测结果对比真实情况来进行定性分析，同时计算诸如精度(Precision)、召回率(Recall)之类的量化指标衡量整体表现。