mengyuan_liao的博客

原创 yolov11模型训练步骤

YOLOv11训练步骤：①配置GPU环境；②标注数据并划分训练/验证/测试集（8:1:1）；③创建YAML文件配置数据集路径及类别；④按硬件条件选择预训练模型（n/s/m/l/x）；⑤设定类别数后启动训练，核心参数含学习率（0.001）、Adam优化器、批次大小（16-64）及数据增强策略（翻转/mixup），启用早停机制；⑥训练后使用测试集验证，通过混淆矩阵、PR曲线评估模型性能，优化置信度阈值提升检测精度。全流程注重硬件资源与模型效能的平衡。