yolo11 环境安装

YOLO (You Only Look Once)是一种实时目标检测算法，而yolov11通常指的是其最新版本之一。要在计算机上安装YOLOv11环境，你需要遵循以下步骤：

1. **Python环境准备**：首先，确保你已经安装了Python 3及其基本库，如pip。

2. **安装依赖库**：
- 安装TensorFlow或PyTorch（取决于YOLOv11使用的深度学习框架），这两个库是YOLOv11的主要计算平台。你可以使用命令行：

     pip install tensorflow==2.x # 或者
     pip install torch torchvision

3. **下载预训练模型**：YOLOv11通常需要预训练权重文件，可以从GitHub仓库下载：https://github.com/ultralytics/yolov5

4. **安装COCO数据集**：为了训练和测试模型，你需要COCO（Common Objects in Context）数据集，可以在这里下载：https://cocodataset.org/#download

5. **安装yolov11库**：
- 如果你想要安装官方的yolov5库（包含多种YOLO系列，包括v11），可以直接使用pip：

     pip install yolov5

6. **配置并运行**：
- 根据教程或文档中的说明，设置好训练、验证和预测的相关配置。这可能涉及到创建yaml配置文件，并调整参数。

安装完成后，你就可以开始使用YOLOv11进行目标检测任务了。