写出YOLOv11s.yaml

YOLOv11s.yaml 是 YOLOv11 检测模型的一个配置文件，它通常用于 Darknet 框架，这是一种流行的实时物体检测算法。这个配置文件定义了模型的结构、超参数、训练设置等信息。例如，它可能会包含以下几个关键部分：

# YOLOv11s.yaml 示例
model:
  name: yolov11s
  type: yolo
  # 使用 CSPDarknet53 作为基础网络
  backbone:
    type: CSPDarknet53
  # 分类数（取决于数据集类别）
  classes: 80
  # 单元格大小和特征层的数量
  anchors: [...]
  num_layers: 4

train:
  # 数据集路径
  data:
    train: [...]
    val: [...]
  # 学习率策略和其他优化器参数
  learning_rate:
    policy: cosine
    start_value: 0.001
    warmup_steps: 500
  epochs: 100

# 其他选项如批处理大小、损失函数、权重保存路径等

注意，具体的配置内容会因YOLOv11s的实际版本有所不同，并需要根据实际使用的数据集和硬件调整参数。如果你需要了解如何编写这样的配置文件，可以参考Yolov11的官方文档或者GitHub仓库中的示例。