yolo11 分割 识别代码

YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法，而 YOLOv11 是其最新版本之一。YOLov11 的分割和识别通常是通过深度学习模型来完成的，特别是基于卷积神经网络（CNN）。以下是基本流程：

1. **模型结构**：YOLOv11 使用了一个包含许多卷积层、残差块和跳跃连接的特征提取网络，如Darknet53作为基础。

2. **特征映射**：模型对输入图像进行多次下采样（strided convolutions），生成一系列特征图，每个特征图对应于不同尺度的目标检测。

3. **网格细胞**：将特征图划分为若干个小网格，每个网格负责预测一定区域内的物体。

4. **锚框**：YOLO使用预定义的锚框（anchor boxes）来匹配不同大小和比例的目标。每个网格会预测几个锚框对应的边界框、类别概率以及置信度。

5. **分割+识别**：对于每一个锚框，会进行分类（识别出物体类别）和回归（调整边界框的位置和尺寸），如果某个预测满足一定的置信阈值，则认为检测到一个物体，并进行分割。

6. **损失函数**：通常采用交叉熵损失和 Smooth L1 损失计算预测结果和真实标签之间的差距，用于优化网络参数。

以下是一个简单的Python代码片段，展示了如何加载预训练模型并进行预测（注意这只是一个简化版，实际代码会在PyTorch或TensorFlow等深度学习框架中编写）：

import torch
from yolov11 import YOLOv11

# 加载模型
model = YOLOv11()
model.load_state_dict(torch.load('yolov11.pth', map_location=torch.device('cpu')))
model.eval()

# 输入图像处理
img = ... # 读取图片并转为Tensor
outputs = model(img)

# 解码输出，分割和识别
detections = decode_outputs(outputs)
for detection in detections:
    class_id, bbox, confidence = detection
    if confidence > threshold:
        label = class_names[class_id]  # 获取类别名
        perform_segmentation(bbox)  # 对检测到的对象进行分割