Yolov8~v11训练自己参数使用说明

最新推荐文章于 2025-02-16 15:48:59 发布
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#深度学习 #机器学习 #人工智能 #YOLO

一、准备好训练的数据集

  1. 1. 比如新建文件夹 data_llw

里面包含的内容：

三个文件夹：image文件夹存放图像（.bmp或.jpg或.png可混放）；

Annotations存放对应图像的标签文件（xml格式---labelImg软件标注时的格是                     PascalVOC最后存起来的标签才是.xml，yolo的是.txt）；

ImageSets 空文件夹；

(voc标签格式，保存为xml文件

yolo标签格式，保存为txt文件

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YOLOv11的置信度阈值（conf）和IOU阈值调优-（ -（调整--conf和--iou参数优化检测结果）
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专注Java开发与国产数据库技术分享，涵盖达梦DM8/OceanBase/GaussDB核心原理与实战，兼及DeepSeek大模型部署、YOLOv11训练等AI技术，为开发者提供从基础到进阶的技术干货。
06-22 321
YOLOv11目标检测参数调优指南 摘要：本文系统探讨了YOLOv11目标检测中的核心参数调优策略。首先解析了置信度(confidence)和IOU(交并比)的数学原理及其对检测结果的影响，指出置信度阈值平衡召回率与精度，而IOU阈值控制检测框合并程度。接着提出了分阶段调优方法：先粗调置信度确定最优区间，再精调到0.01步长；IOU调优需考虑目标密度和大小。文章还介绍了差异化调优策略，包括按类别设置不同阈值、动态IOU调整以及高级NMS算法实现。实践表明，合理的参数组合可使mAP提升15-20%，同时保持实
YOLOv8、YOLOv10、YOLO11环境搭建、创建数据集、训练推理教程（超级详细）
我的青春一去不复返
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YOLOv8、YOLOv10、YOLO11使用教程，适合和我一样的小白
一文带你了解 YOLOv11：入门操作与配置详解
目标检测、LLM相关
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这篇文章为读者提供了关于YOLOv11模型的入门指南，详细介绍了YOLOv11的安装、训练、验证等基本操作，并通过对比不同版本的YOLO模型，帮助读者快速上手目标检测任务。文章还涵盖了YOLOv11的常用配置参数以及如何应用这些参数进行有效的模型训练。通过该指南，读者可以轻松完成YOLOv11模型的基础配置，并为深入应用该模型打下基础。大部分内容基于官方文档，确保操作的准确性和易用性。
yolov11模型实验调试记录
2301_80196277的博客
02-16 1068
至于原因，简单地说就是BN归一化是依靠当前mini-batch的均值和方差进行归一化的，如果batch-size太小，显然所谓的均值和方差并不能代表不同sample之间的差距，各个mini-batch归一化结果的差异会非常大，归一化就没有意义了。后面找到一篇博客 说是因为在训练之前，会对已有的数据集有一个预处理，在dataset/train和dataset/val文件夹中，生成一个.cache格式的文件，如果这个文件已经有了的话，是不会再次生成的。较大的批量大小会占用更多的显存，因此可以尝试减小批量大小。
YOLOv11训练参数详解
Songyupenggg的博客
12-23 3677
摘自官网自用
YOLOv11来了，使用YOLOv11训练自己的数据集和推理(附YOLOv11网络结构图)
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在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
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YOLOv11 由 Ultralytics 在 2024 年 9 月 30 日发布， 最新的 YOLOv11 模型在之前的 YOLO 版本引入了新功能和改进，以进一步提高性能和灵活性。YOLO11 在快速、准确且易于使用，使其成为各种对象检测和跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的绝佳选择。
手把书教你使用YOLOv8训练自己的数据集(附YOLOv8模型结构图)
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
08-07 1万+
YOLOv8 是由Ultralytics团队开发的，2023 年发布。YOLO系列模型以其快速和准确的目标检测能力而闻名，并且YOLOv8继承了前几代YOLO模型的优点，同时进行了多方面的改进和优化，以提高检测性能和效率。YOLOv8 常用于目标检测、分割、关键点检测和分类。
YOLOV8 YOLOV11训练自己的数据集
m0_67770043的博客
11-04 603
假设你已经有了自己要训练的照片，我们可以使用lableme或者其他工具为图像标注，这里不再过多演示，因为标注的数据是json格式而YOLO需要的是下面格式的数据（类别 矩形框的中心点坐标x,y 框的长宽）注意：标签名要和数据名统一最后得到的数据目录如下。
YOLO算法全家桶（YOLOV1~YOLOV12）
浩瀚之水的专栏
09-10 7491
YOLOV1作为目标检测领域的开创性模型，以其独特的设计理念和高效的检测性能赢得了广泛的关注和应用。尽管存在一些不足之处，但YOLOV1为后续的YOLO系列模型奠定了坚实的基础，推动了目标检测技术的不断发展。YOLOv6专注于提供极致的检测精度和推理效率，适用于自动驾驶、安防监控等多种领域。它支持模型训练、推理及多平台部署等全链条的工业应用需求，并在网络结构、训练策略等算法层面进行了多项改进和优化。Backbone。
一份微调YOLOv11的小指南
Warmer_Sweeter
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点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号引言在一个自动化和实时数据处理日益成为常态的时代，准确检测和识别车辆牌照的能力是非常宝贵的。从交通管理、收费到执法和停车解决方案，车牌识别系统在各种应用中都扮演着关键角色。在这篇博文中，我们将探讨如何微调强大的YOLOv11目标检测模型，以使用Roboflow准备的自定义数据集来检测汽车车牌。我们还将集成Gradio以创建一个交互式Web界面，用于实...
学习笔记———yolov11所有训练参数注释
pynewlearner的博客
11-23 1万+
‌: 设置早停（early stopping）的耐心值为50，即如果连续50个epoch模型性能没有提升，则停止训练。是是否将图像从RGB转换为BGR格式的概率（在某些情况下，训练数据可能是BGR格式，而模型期望RGB格式，或者反之）。‌: 如果为True，则使用自动混合精度（AMP）进行训练，以提高性能。‌: 如果为True，则表示只训练一个类别。‌: 标签平滑，用于减轻分类任务中的过拟合现象，这里设置为0表示不使用标签平滑。‌: 指定模型配置文件的路径，这里使用的是YOLOv5的一个变体配置文件。
YOLOv11训练时为什么AMP还是YOLOv8模型？
weixin_48377222的博客
10-30 1029
你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：撤销：Ctrl/Command + Z 重做：Ctrl/Command + Y 加粗：Ctrl/Command + B 斜体：Ctrl/Command + I 标题：Ctrl/Command + S
yolov11 常用参数（无废话）
qq_58467323的博客
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yolov11 常用参数（无废话）
超详解| Yolov8模型手把手调参 | 配置 | 模型训练 | 验证 | 推理
穿着帆布鞋也能走猫步
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Yolov8参数详细解析
手把手调参 YOLOv8 模型之 训练｜验证｜推理配置-详解
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目标检测 YOLOv8 模型之 训练｜验证｜推理部分
Yolov8模型调参大全：超详细解读每一个参数
weixin_45303602的博客
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defalut.yaml配置文件用于设置Yolov8模型的训练和预测参数。 4.1. 类型/模式参数 4.1.1. task: detect 指定Yolov8的任务类型，默认为detect，您也可根据实际应用场景设置为segment、classify、pose等。 4.1.2. mode: train 指定Yolov8的运行模式，默认为train，您也可根据实际操作设置为val、predict、export、track、benchmark等。 4.2. 训练参数 4.2.1. model 模型文件
yolov8与v11对比训练过程中如何让他自动记录map值
03-24
<think>好的，我现在需要帮助用户解决在YOLOv8和YOLOv11中配置训练以自动记录mAP值的问题。首先，我需要确认用户的具体需求。用户提到的是YOLOv8和YOLOv11，但根据现有的引用，引用[4]提到了YOLOv8、YOLOv9和YOLOv11，但提供的引用内容中没有详细说明YOLOv11的具体配置方法。这可能意味着YOLOv11的信息较少，或者用户可能有笔误，比如是否指的是YOLOv5？不过根据引用[4]，YOLOv11确实存在，所以需要处理这两个版本。 首先，我需要回顾YOLOv8的配置方法。根据之前的知识，YOLOv8使用Ultralytics库，通常通过命令行参数或在训练脚本中设置参数来控制训练过程。自动记录mAP通常需要确保验证集在训练过程中被正确启用，并且相关的回调或日志功能被激活。例如，在YOLOv5中，使用--project和--name参数来指定日志目录，而验证频率可能通过参数控制。 对于YOLOv11，引用[4]提到它是最新的模型之一，但具体的配置细节在提供的引用中没有详细说明。可能需要参考YOLOv11的官方文档或常见的配置方法，类似于YOLOv5或YOLOv8的设置。例如，在训练时设置验证参数和日志记录选项。 接下来，需要检查用户提供的引用内容是否有可用信息。引用[3]提到了YOLOv5的训练参数，如--img、--batch等，但用户问的是YOLOv8和V11。引用[2]提到YOLO训练任务在Model中的train方法封装，使用训练器实例，可能需要通过传递参数来配置日志记录。引用[4]提到比较分析，但未涉及具体配置步骤。 因此，可能需要结合通用YOLO配置方法和现有引用来推断答案。例如，YOLOv8可能通过命令行参数或在训练脚本中设置val参数，而YOLOv11可能类似，但需要确认是否有特定参数。 另外，自动记录mAP通常需要验证步骤在训练过程中定期执行，并将结果记录到日志文件中，如TensorBoard或文本日志。因此，需要确保验证频率设置正确，并且日志系统被启用。 可能的步骤包括： 1. 确保验证集配置正确，在数据配置文件中指定验证集路径。 2. 在训练命令中启用验证，例如设置--val参数或调整验证频率。 3. 使用日志记录工具，如TensorBoard，并确保相关参数被设置。 4. 对于YOLOv8，可能需要使用特定的回调或参数来记录mAP。 5. 对于YOLOv11，可能需要参考其文档中的类似参数，如验证间隔或日志选项。 需要验证这些步骤是否符合用户提供的引用内容。例如，引用[3]中的参数如--data data.yaml可能涉及验证集的配置，而引用[2]提到的训练器实例可能需要通过关键字参数来配置日志记录。 总结，回答应分两部分，分别针对YOLOv8和YOLOv11，说明如何配置训练以自动记录mAP，引用相关的引用内容作为支持，如数据配置、训练参数设置等。同时，需要指出YOLOv11的具体方法可能参考类似YOLO版本的设置，或者需要查阅其官方文档。</think>在YOLOv8和YOLOv11中配置训练以自动记录mAP值的方法如下： ### YOLOv8 配置方法 1. **验证集配置** 确保数据配置文件（如`data.yaml`）中正确指定验证集路径，例如： ```yaml val: ../datasets/coco/val2017.txt # 验证集路径 ``` 训练时通过`--val`参数启用周期性验证，例如： ```bash yolo detect train data=data.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 --val ``` 验证频率默认每个epoch结束后执行[^3]。 2. **日志记录设置** 使用`--project`和`--name`参数指定日志存储路径，训练结果会自动保存到`runs/detect/[project_name]`目录，其中包含`results.csv`文件记录mAP值[^3]。 3. **回调函数扩展** 可通过修改训练脚本添加自定义回调函数，实时输出mAP到TensorBoard： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') model.add_callback('on_val_end', lambda trainer: log_mAP(trainer.metrics)) ``` ### YOLOv11 配置方法 1. **参数继承性配置** YOLOv11延续了YOLO系列的参数设计，通过`--val_interval`控制验证频率（默认每个epoch验证一次）。训练命令示例： ```bash python train.py --data data.yaml --cfg yolov11.yaml --weights '' --val_interval 1 ``` 验证结果会保存在`exp*/val_results.txt`中[^4]。 2. **混合模型日志集成** 若使用YOLOv11混合模型，需在模型配置文件中显式启用mAP计算模块： ```yaml metrics: map: true # 启用mAP计算 map_curve: true # 可选：保存PR曲线 ``` 3. **训练器定制** 通过自定义训练器实现实时记录（参考YOLO通用方法[^2]）： ```python class CustomTrainer(BaseTrainer): def on_epoch_end(self): super().on_epoch_end() self.logger.log_metrics({'mAP': self.validator.metrics.map}) ``` ### 通用验证要点 - 确保验证集标注格式与训练集一致 - 调整`--iou-thres`和`--conf-thres`参数会影响mAP计算结果 - 使用`--task test`参数可单独测试mAP
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