YOLOv11通俗易懂！| YOLOv11网络结构解读 、yolov11.yaml配置文件详细解读与说明、模型训练参数详细解析 | 入门必看系列！

看这一篇就够了。本文内含YOLOv11网络结构图 + yaml配置文件详细解读与说明 + 训练教程 + 训练参数设置+参数解析说明等一些有关YOLOv11的内容！

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目录

一、YOLOv11简介

二、yolov11.yaml配置文件进行详细讲解

2.1 参数部分【Parameters】

2.2 主干部分【backbone】

 2.3 头部【head】

三、YOLOv11模型训练参数详细解析 

3.1 YOLOv11模型训练代码

3.2 模型大小选择

3.3 训练参数设置

3.4 训练参数说明

四、本文总结

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一、YOLOv11简介

       YOLOv11是由Ultralytics公司开发的新一代目标检测算法，它在之前YOLO版本的基础上进行了显著的架构和训练方法改进。整合了改进的模型结构设计、增强的特征提取技术和优化的训练方法。真正让YOLO11脱颖而出的是它令人印象深刻的速度、准确性和效率的结合，使其成为Ultralytics迄今为止创造的最强大的型号之一。通过改进设计，YOLO11提供了更好的特征提取，这是从图像中识别重要模式和细节的过程，即使在具有挑战性的场景中，也可以更准确地捕捉复杂的方面。

       YOLO11m在COCO数据集上实现了更高的平均精度（mAP）得分，同时使用的参数比YOLOv8m少22%，使其在不牺牲性能的情况下计算更轻。这意味着它提供了更准确的结果，同时运行效率更高。最重要的是，YOLO11带来了更快的处理速度，推理时间比YOLOv10快约2%，使其成为实时应用程序的理想选择。