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YOLOv11 训练全解析：从数据到模型

2025年09月10日计算机视觉

YOLOv11 模型训练超参数调优

# YOLOv11 训练深度指南

## 1. 数据准备规范

### 1.1 标注标准
```yaml
# 标注文件示例 (YOLO格式)
0 0.5 0.5 0.3 0.4  # 类别 中心x 中心y 宽度 高度
```

### 1.2 数据集结构
```bash
dataset/
├── images/
│   ├── train/  # 训练集图片
│   └── val/    # 验证集图片
└── labels/
    ├── train/  # 训练集标注
    └── val/    # 验证集标注
```

### 1.3 数据校验脚本
```python
from yolov11.data import check_dataset
check_dataset("coco.yaml")  # 验证数据集完整性
```

## 2. 训练全流程

### 2.1 配置文件详解
```yaml
# yolov11s.yaml
model:
  type: yolov11s
  depth: 0.33
  width: 0.5

train:
  epochs: 300
  batch: 64
  optimizer: AdamW
  lr0: 0.001
```

### 2.2 启动训练
```python
from yolov11 import YOLOv11Trainer

trainer = YOLOv11Trainer(
    cfg="yolov11s.yaml",
    data="coco.yaml",
    device=[0,1]  # 多GPU训练
)
trainer.train()
```

## 3. 高级调优技巧

### 3.1 学习率策略
```yaml
lr_scheduler:
  name: cosine
  lrf: 0.01  # 最终学习率=lr0*lrf
  warmup_epochs: 5
```

### 3.2 数据增强配置
```yaml
augmentation:
  hsv_h: 0.015
  hsv_s: 0.7
  hsv_v: 0.4
  degrees: 10.0  # 旋转角度
  translate: 0.1  # 平移比例
```

## 4. 训练监控与分析

### 4.1 TensorBoard集成
```bash
tensorboard --logdir runs/train
```

### 4.2 关键指标解读
- **mAP@0.5**: 常见目标的检测精度
- **mAP@0.5:0.95**: 综合检测能力
- **P/R曲线**: 精确率-召回率平衡

## 5. 模型微调实战

### 5.1 迁移学习
```python
trainer = YOLOv11Trainer(
    cfg="yolov11s.yaml",
    weights="yolov11s.pt",  # 加载预训练权重
    freeze=[0,1,2]  # 冻结前3层
)
```

### 5.2 类别不平衡处理
```yaml
loss:
  cls: FocalLoss  # 分类损失使用FocalLoss
  obj: BCEWithLogitsLoss
```

## 6. 常见问题排查

**问题**: 训练loss震荡  
**解决方案**:
1. 减小学习率
2. 增加batch size
3. 检查数据标注质量

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