前言

训练 YOLO11n，听起来就像是给赛博世界的“战斗天使”装上双核发动机，而 COCO8 数据集，则是那个小小的试验场。今天，我们就要在这个数据集上训练 YOLO11n 模型 100 轮，见证它如何从一个懵懂的“AI 萌新”成长为“目标检测大佬”。本篇文章将以专业又幽默的方式，带你深入了解训练流程，并提供完整代码示例，让你轻松掌握这项技术。

简介

YOLO（You Only Look Once）是目标检测领域的明星模型，以其快速、高效的特性广受欢迎。而 YOLO11n 是该系列的最新轻量级版本，相较于前代更具鲁棒性和计算效率，非常适合边缘设备部署。COCO8 数据集是 COCO（Common Objects in Context）的一个小型版本，包含 8 张标注图像，适用于模型调试和快速实验。

专业名词

为了让你对整个训练流程更有信心，我们先来看看一些关键术语：

• YOLO（You Only Look Once）：一种单阶段目标检测算法，以速度快、精度高著称。
• COCO 数据集：目标检测领域的标准数据集，涵盖 80 种常见类别，如人、汽车、猫、狗等。
• 训练轮次（E