yolo11分割数据集

### YOLOv11分割数据集资源与信息

对于YOLOv11模型而言，其训练过程依赖于高质量的数据集来实现有效的目标检测和语义分割功能。为了确保模型能够学习到丰富的特征表示并具备良好的泛化能力，准备阶段需收集大量带有标注的目标图像集合[^2]。

#### 数据集构建原则
- **多样性**：所选图片应覆盖广泛的应用场景以及不同光照条件下的实例；
- **平衡性**：正样本（即包含待识别物体）与负样本数量应当保持相对均衡；

#### 特定领域应用——安全装备检测
考虑到SFCHD数据集中包含了大规模复杂真实的劳保服及头盔样本，在这方面有着突出表现。该数据集不仅规模庞大而且涵盖了多种环境因素影响下的人体防护用品形态变化情况，非常适合用来测试改进后的YOLO架构针对此类特定对象的性能提升效果[^1]。

然而需要注意的是，截至当前公开资料中尚未有关于名为“YOLOv11”的具体版本描述或官方发布记录存在。通常情况下，“YOLO”系列算法会随着研究进展不断迭代更新，但具体的命名方式可能会有所差异。因此建议查阅最新的学术论文和技术文档获取最准确的信息。

import torch
from yolovX import YOLOvX  # 假设这是最新版YOLO框架

model = YOLOvX(pretrained=True)

# 加载自定义数据集进行微调
dataset_path = "path/to/sfchd_dataset"
train_loader, val_loader = prepare_data_loaders(dataset_path)