一、前言

    yolov11-main 官网

分析YOLO11的关键改进点
YOLO11 相比之前版本，带来了五大关键改进：

增强特征提取：通过改进Backbone和Neck架构，新增了C3k2和C2PSA等组件，提升了目标检测的精度。
优化效率和速度：重新设计了架构，优化了训练流程，提高了处理速度。
更高精度与更少参数：YOLO11m 在 COCO 数据集上实现更高 mAP，且参数减少 22%。
多环境适应性：支持边缘设备、云平台和 NVIDIA GPU。
广泛任务支持：支持分类、检测、跟踪、实例分割、关键点姿态估计和旋转目标检测

YOLO11 是 Ultralytics 最新的实时目标检测器，凭借更高的精度、速度和效率重新定义了可能性。

除了传统的目标检测外，YOLO11 还支持目标跟踪、实例分割、姿态估计、OBB定向物体检测（旋转目标检测）等视觉任务

   yolov11可以执行任务：

二、环境搭建

项目环境如下：

解释器：python==3.9

框架：

系统：Ubuntu22.04

IDEA：Pycharm

安装要求：

Python 版本要求：Python 版本需为 3.8 及以上，支持 3.8、3.9、3.10、3.11、3.12 这些版本
PyTorch 版本要求：需要 PyTorch 版本不低于 1.8。
安装命令：

安装 Ultralytics 包可以使用 pip 命令
这将会自动安装所有必要的依赖项和包

pip install ultralytics

清华源加速

-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

三、数据集收集

自己收集数据集

四、YOLOV11-main代码获取

代码地址：GitHub - ultralytics/ultralytics: Ultralytics YOLO11 🚀

2、权重模型获取

权重模型官网：https://docs.ultralytics.com/tasks/detect/

YOLO11：用于经典的目标检测任务。
YOLO11-seg：用于实例分割，识别和分割图像中的对象。
YOLO11-pose：用于关键点姿态估计，即确定人体的关键点（如关节位置）。
YOLO11-obb：用于定向检测，可以识别并确定具有方向性物体的边界框（例如倾斜的目标物体）。
YOLO11-cls：用于分类，负责对图像中的对象进行类别识别

最后使用

from ultralytics import YOLO

测试一下ultralytics是否安装成功了

官网指导教程地址：https://docs.ultralytics.com/zh

（包括安装及使用）

五、模型训练

六、YOLO11代码内容及文档解析

未完明天更新完

参考：一篇文章快速认识YOLO11 | 关键改进点 | 安装使用 | 模型训练和推理-CSDN博客

参考：手把手教你使用YOLOv11训练自己数据集（含环境搭建 、数据集查找、模型训练）-CSDN博客