yolov11 参跨

### YOLOv11 教程和使用指南

#### 安装必要库
为了构建基于YOLOv11的Web应用程序，首先需要安装一系列必要的Python库。这些库包括但不限于`torch`, `streamlit`, 和其他依赖项[^1]。

pip install torch torchvision torchaudio streamlit opencv-python-headless

#### 加载预训练模型
加载YOLOv11预训练模型可以通过官方提供的API完成。通常情况下，这涉及到下载并导入特定版本的权重文件以及相应的配置文件。

import torch
from yolov11 import YOLOv11  # 假设这是YOLOv11对应的模块名

model = YOLOv11()
weights_path = 'path_to_yolov11_weights'
model.load_state_dict(torch.load(weights_path))
model.eval()  # 设置为评估模式

#### 创建Streamlit应用界面
通过集成Streamlit框架可以快速创建交互式的网页端口用于展示检测效果。下面是一个简单的例子来启动这个服务：

import streamlit as st
from PIL import Image
import numpy as np

st.title('YOLOv11 Object Detection')

uploaded_file = st.file_uploader("Choose an image...", type="jpg")
if uploaded_file is not None:
    image = Image.open(uploaded_file)
    img_array = np.array(image)

    # 进行推理预测...
    
    st.image(img_array, caption='Uploaded Image.', use_column_width=True)

#### 调整配置参数
类似于YOLOV3项目的配置方式，在实际部署过程中可能还需要调整一些运行时参数以适应不同的硬件环境或数据源需求。例如指定GPU设备ID、设定输入图像尺寸等[^2]。

class YOLOv11Config:
    DATA_PATH = "/path/to/dataset"
    WEIGHTS_PATH = "pretrained/yolov11_best.pth"
    GPU_ID = 0 if torch.cuda.is_available() else -1  # 自动选择可用的GPU