yolov11图像分类更改类别

### 修改 YOLOv11 配置以适应新图像分类类别

为了使YOLOv11能够处理新的图像分类任务并识别特定类别的对象，需要调整模型配置文件中的几个参数。以下是具体方法：

#### 1. 更新数据集标签映射
确保自定义的数据集中每一类都有唯一的ID，并创建一个包含这些ID及其对应名称的文字列表文件（通常命名为`classes.txt`）。此文件用于建立索引到实际类名之间的联系。

对于垃圾分拣案例，在`classes.txt`中可能有如下条目[^2]:

可回收物
有害垃圾
湿垃圾
干垃圾

#### 2. 调整网络架构设置
编辑YOLOv11的配置文件（通常是`.cfg`格式），找到负责输出层的部分，这里会指定检测框的数量以及每个网格单元可以预测的最大边界框数。当仅做多类别分类而不涉及目标定位时，应减少锚点数量至0或最小化其影响。

例如，在原始配置中有这样的行来定义每张图片划分成7×7个grid cells, 每cell最多预测两个bounding box:

[region]
anchors = 1.3221, 1.73145, 3.19275, 4.00944, 5.05587, 8.09892, 9.47112, 4.84053, 11.2364, 10.0071
num=5
...

如果只关心分类，则可以简化为：

[yolo]
mask = 0,1,2
anchors = 10,13, 16,30, 33,23
classes={你的总类别数目}

其中`{你的总类别数目}`应该替换为你所拥有的不同种类的具体数值。比如上面提到的四类垃圾就应该是`classes=4`.

#### 3. 更改损失函数权重
由于不再关注位置误差而更注重于分类准确性，因此可以在训练过程中适当降低坐标回归项的重要性，增加交叉熵等分类相关部分的比例。这可以通过修改配置文件内的相应系数完成。

#### 4. 训练过程微调
最后一步是在准备好的数据集基础上重新训练模型。考虑到迁移学习的优势，建议从预训练权重开始而不是随机初始化；同时注意监控验证集上的表现以便及时调整超参。

通过以上操作就可以让YOLOv11更好地服务于特定场景下的多类别图像分类需求了。