yolov11 obb模型训练
时间: 2025-02-13 10:17:37 浏览: 83
### 使用YOLOv11 OBB模型进行训练的方法
对于想要利用YOLOv11针对Oriented Bounding Box (OBB)任务进行自定义数据集训练的情况,可以遵循如下方法:
#### 准备工作环境
确保安装了必要的依赖库以及框架版本兼容。通常官方文档会提供详细的设置指南。
#### 配置数据集
创建适合YOLOv11的数据集结构并准备相应的标注文件。这一步骤至关重要,因为准确无误的标签能够显著提升最终模型性能[^3]。
#### 编写配置文件`config.yaml`
此文件用于指定整个项目的各项参数设定,包括但不限于模型架构细节、输入图像尺寸(`input_size`)、批次处理数量(`batch_size`)、迭代次数(`num_epochs`)等;同时也需指明各个阶段所使用的数据集位置(train, validation, and test sets),还有优化算法的选择及其超参初始化值(比如学习速率`lr`, 动量系数`momentum`)[^4]。
```yaml
model:
name: "YOLOv11OBB"
input_size: 640
batch_size: 16
num_epochs: 100
data:
train_path: "path_to_train_data/"
val_path: "path_to_validation_data/"
optimizer:
type: "AdamW"
lr: 0.001
weight_decay: 0.0005
```
请注意上述仅为模板示例,在实际应用时应依据具体需求调整各字段取值。
#### 加载预训练模型
如果计划基于现有成果进一步微调,则可先加载已有的预训练权重作为起点。这里假设采用的是在DOTA数据集上预先训练好的`yolo11n-obb.pt`模型[^1]。
```python
from ultralytics import YOLO
# Load pretrained model
model = YOLO("yolo11n-obb.pt")
```
#### 启动训练过程
最后执行命令启动正式训练流程。通过命令行工具或者Python脚本均可实现这一操作。下面给出了一条典型的CLI指令来说明如何开始一轮完整的训练周期。
```bash
yolo obb train \
data=dota.yaml \
model=yolov8x-obb.pt \
epochs=100 \
imgsz=640
```
值得注意的是,尽管这里的例子提到了`yolov8x-obb.pt`,但在实际环境中应当替换为对应于YOLOv11版本的具体路径名。
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