手把手教你用yolov11训练自己的模型
时间: 2025-05-03 15:46:51 浏览: 47
目前尚未有官方发布的 YOLOv11 版本。YOLO 的最新版本为 YOLOv8,由 Ultralytics 提供支持并维护[^4]。如果希望基于最新的 YOLO 架构训练自定义模型,建议使用已发布且稳定的版本如 YOLOv5 或 YOLOv8。
以下是关于如何使用 YOLOv8 训练自定义数据集的指南:
### 准备工作
#### 安装依赖项
确保安装了必要的 Python 库以及 Ultralytics 的 YOLO 工具包:
```bash
pip install ultralytics
```
#### 下载预训练权重
选择合适的预训练模型作为基础。对于快速实验,可以选择 `yolov8s.pt`(小型模型),其速度较快且精度适中。
```bash
yolo hub download yolov8s.pt
```
---
### 配置数据集
创建一个 YAML 文件来描述数据集结构。假设数据集路径如下所示:
```yaml
train: ./datasets/train/images/
val: ./datasets/valid/images/
nc: 3 # 类别数量
names: ['class1', 'class2', 'class3'] # 类别名称列表
```
保存该文件为 `custom_dataset.yaml`。
---
### 设置超参数
编辑或新建一个配置文件用于调整模型架构和训练过程中的超参数。例如,在默认基础上修改学习率、批量大小等:
```yaml
# custom_model.yaml
depth_multiple: 0.33
width_multiple: 0.50
...
lr0: 0.01 # 初始学习率
batch_size: 16 # 批量大小
epochs: 100 # 总轮数
```
---
### 开始训练
通过命令行启动训练流程:
```bash
yolo train model=yolov8s.yaml data=custom_dataset.yaml epochs=100 imgsz=640
```
其中:
- `model`: 使用的模型配置文件;
- `data`: 数据集配置文件;
- `imgsz`: 输入图像尺寸,默认为 640×640 像素。
---
### 测试与验证
完成训练后,可以利用测试集评估模型性能:
```bash
yolo val model=<path_to_trained_weights> task=detect
```
---
尽管当前不存在 YOLOv11,但上述方法适用于任何未来可能推出的版本。只需替换对应的新版文档链接即可适应新特性[^5]。
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