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前言

专栏目录：YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

专栏地址：YOLOv11改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！

提示：本文是YOLOv11的分割模型训练自己数据集的记录教程，需要大家在本地已配置好CUDA,cuDNN等环境，没配置的小伙伴可以查看我的往期博客：在Windows10上配置CUDA环境教程

2024年9月30日，YOLOv11是Ultralytics最新发布的计算机视觉模型。支持多种任务，包括目标检测、实例分割、图像分类、姿态估计、有向目标检测以及物体跟踪等，本文主要讲述其分割任务的模型搭建训练流程。

代码地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics

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一、环境搭建

在配置好CUDA环境，并且获取到YOLOv11源码后，建议新建一个虚拟环境专门用于YOLOv11模型的训练。将YOLOv11加载到环境后，安装剩余的包，连接镜像，安装更快一些。

pip install ...

二、构建数据集

YOLOv11模型的训练需要原图像及对应的YOLO格式标签，还未制作标签的可以参考我这篇文章：Labelme安装与使用教程。注意labelme的标签是json格式的，这在训练前需要将json转成yolo的txt格式，链接里提供了相关的转换代码。

将原本数据集按照8：1：1的比例划分成训练集、验证集和测试集三类，划分代码如下，注意改成自己的文件路径。我的原始数据存放在/root/ultralytics-main/data，images里面包含全部图像，newLabel中包含打好的标签。

	0 0.5655737704918032 0.460093896713615 0.5655737704918032 0.49765258215962443 0.5737704918032787 0.5352112676056338 0.5819672131147541 0.5915492957746479 0.5922131147540983 0.5821596244131455 0.5840163934426229 0.5305164319248826 0.5778688524590164 0.48826291079812206

# 将图片和标注数据按比例切分为 训练集和测试集
import shutil
import random
import os# 原始路径
image_original_path = "data/images/"
label_original_path = "data/newLabel/"cur_path = os.getcwd()
#cur_path = 'D:/image_denoising_test/denoise/'
# 训练集路径
train_image_path = os.path.join(cur_path, "datasets/images/train/")
train_label_path = os.path.join(cur_path, "datasets/labels/train/")# 验证集路径
val_image_path = os.path.join(cur_path, "datasets/images/val/")
val_label_path = os.path.join(cur_path, "datasets/labels/val/")# 测试集路径
test_image_path = os.path.join(cur_path, "datasets/images/test/")
test_label_path = os.path.join(cur_path, "datasets/labels/test/")# 训练集目录
list_train = os.path.join(cur_path, "datasets/train.txt")
list_val = os.path.join(cur_path, "datasets/val.txt")
list_test = os.path.join(cur_path, "datasets/test.txt")train_percent = 0.8
val_percent = 0.1
test_percent = 0.1def del_file(path):for i in os.listdir(path):file_data = path + "\\" + ios.remove(file_data)def mkdir():if not os.path.exists(train_image_path):os.makedirs(train_image_path)else:del_file(train_image_path)if not os.path.exists(train_label_path):os.makedirs(train_label_path)else:del_file(train_label_path)if not os.path.exists(val_image_path):os.makedirs(val_image_path)else:del_file(val_image_path)if not os.path.exists(val_label_path):os.makedirs(val_label_path)else:del_file(val_label_path)if not os.path.exists(test_image_path):os.makedirs(test_image_path)else:del_file(test_image_path)if not os.path.exists(test_label_path):os.makedirs(test_label_path)else:del_file(test_label_path)def clearfile():if os.path.exists(list_train):os.remove(list_train)if os.path.exists(list_val):os.remove(list_val)if os.path.exists(list_test):os.remove(list_test)def main():mkdir()clearfile()file_train = open(list_train, 'w')file_val = open(list_val, 'w')file_test = open(list_test, 'w')total_txt = os.listdir(label_original_path)num_txt = len(total_txt)list_all_txt = range(num_txt)num_train = int(num_txt * train_percent)num_val = int(num_txt * val_percent)num_test = num_txt - num_train - num_valtrain = random.sample(list_all_txt, num_train)# train从list_all_txt取出num_train个元素# 所以list_all_txt列表只剩下了这些元素val_test = [i for i in list_all_txt if not i in train]# 再从val_test取出num_val个元素，val_test剩下的元素就是testval = random.sample(val_test, num_val)print("训练集数目：{}, 验证集数目：{}, 测试集数目：{}".format(len(train), len(val), len(val_test) - len(val)))for i in list_all_txt:name = total_txt[i][:-4]srcImage = image_original_path + name + '.jpg'srcLabel = label_original_path + name + ".txt"if i in train:dst_train_Image = train_image_path + name + '.jpg'dst_train_Label = train_label_path + name + '.txt'shutil.copyfile(srcImage, dst_train_Image)shutil.copyfile(srcLabel, dst_train_Label)file_train.write(dst_train_Image + '\n')elif i in val:dst_val_Image = val_image_path + name + '.jpg'dst_val_Label = val_label_path + name + '.txt'shutil.copyfile(srcImage, dst_val_Image)shutil.copyfile(srcLabel, dst_val_Label)file_val.write(dst_val_Image + '\n')else:dst_test_Image = test_image_path + name + '.jpg'dst_test_Label = test_label_path + name + '.txt'shutil.copyfile(srcImage, dst_test_Image)shutil.copyfile(srcLabel, dst_test_Label)file_test.write(dst_test_Image + '\n')file_train.close()file_val.close()file_test.close()if __name__ == "__main__":main()

划分完成后将会在datasets文件夹下生成划分好的文件，其中images为划分后的图像文件，里面包含用于train、val、test的图像，已经划分完成；

labels文件夹中包含划分后的标签文件，已经划分完成，里面包含用于train、val、test的标签；train.txt、val.txt、test.txt中记录了各自的图像路径。

在训练过程中，也是主要使用这三个txt文件进行数据的索引。

三、修改配置文件

①数据集文件配置

数据集划分完成后，在根目录下新建data.yaml文件，即data.yaml，用于指明数据集路径和类别，我这边只有一个类别，只留了一个，多类别的在name内加上类别名即可。data.yaml中的内容为：

path: ../datasets/images  # 数据集所在路径
train: train  # 数据集路径下的train.txt
val: val  # 数据集路径下的val.txt
test: test  # 数据集路径下的test.txt# Classes
names:0: bubbeplume

②模型文件配置

在ultralytics/cfg/models/11文件夹下存放的是YOLOv11分割模型的各个版本的模型配置文件，检测的类别是coco数据的80类。在训练自己数据集的时候，只需要将其中的类别数修改成自己的大小。此处以yolo11-seg.yaml文件中的模型为例，将 nc: 1 # number of classes 修改类别数 修改成自己的类别数，如下：

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLO11-seg instance segmentation model. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/segment# Parameters
nc: 1 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolo11n-seg.yaml' will call yolo11-seg.yaml with scale 'n'# [depth, width, max_channels]n: [0.50, 0.25, 1024] # summary: 355 layers, 2876848 parameters, 2876832 gradients, 10.5 GFLOPss: [0.50, 0.50, 1024] # summary: 355 layers, 10113248 parameters, 10113232 gradients, 35.8 GFLOPsm: [0.50, 1.00, 512] # summary: 445 layers, 22420896 parameters, 22420880 gradients, 123.9 GFLOPsl: [1.00, 1.00, 512] # summary: 667 layers, 27678368 parameters, 27678352 gradients, 143.0 GFLOPsx: [1.00, 1.50, 512] # summary: 667 layers, 62142656 parameters, 62142640 gradients, 320.2 GFLOPs# YOLO11n backbone
backbone:# [from, repeats, module, args]- [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4- [-1, 2, C3k2, [256, False, 0.25]]- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8- [-1, 2, C3k2, [512, False, 0.25]]- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16- [-1, 2, C3k2, [512, True]]- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32- [-1, 2, C3k2, [1024, True]]- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9- [-1, 2, C2PSA, [1024]] # 10# YOLO11n head
head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4- [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 13- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3- [-1, 2, C3k2, [256, False]] # 16 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4- [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 19 (P4/16-medium)- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]- [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5- [-1, 2, C3k2, [1024, True]] # 22 (P5/32-large)- [[16, 19, 22], 1, Segment, [nc, 32, 256]] # Detect(P3, P4, P5)

修改完成后，模型文件就配置好啦。

四、模型训练和测试

YOLOv11训练可使用命令或者代码进行运行，在训练过程中使用的具体的参数信息可在ultralytics/cfg/default.yaml路径下找到。

首先需要将default.yaml中的task设置成segment

模型训练

命令训练

打开终端，输入命令

yolo task=segment mode=train model=ultralytics/cfg/models/11/yolo11-seg.yaml data=data.yaml batch=32 epochs=300 imgsz=640 workers=10 device=0

• task：表示任务为目标分割，可选detect， segment，classify
• mode：表示模式，可选train，val，predict，export
• model：表示使用的模型，这里我就是使用的刚刚新建的yolov8-mask.yaml
• data：表示训练的图像文件，
• device：表示是否使用GPU进行训练，可选0，1，2…或者cpu
• epoch：表示训练的轮次
• batch：表示每次送人训练的图像数量，当报错OOM时，需调小batch大小，但大小需要设置为2的幂次，最小为1
• imgsz：表示图像大小，会统一缩放成指定大小
• workers：指数据装载时cpu所使用的线程数，过高时会报错：[WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作，此时就只能将default调成0了。

代码训练

from ultralytics import YOLOif __name__ == '__main__':model = YOLO(r'ultralytics/cfg/models/11/yolo11-seg.yaml')  model.train(data=r'data.yaml',imgsz=640,epochs=100,single_cls=True,  batch=16,workers=10,device='0',)

训练情况：

模型验证

命令验证

yolo task=segment mode=val model=runs/segment/train/best.pt data=data.yaml device=0

在验证阶段，mode模式为验证，mode=val，模型使用训练完成的权重文件，第一次训练完存放在：runs/segment/train/best.pt，best.pt就是训练完成后的最佳权重。

当然也需要指定数据集data=data.yaml和所用的设备device=0，和训练时一致。也可以添加batch、imgsz，含义和训练时一致。

代码验证

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from ultralytics import YOLOif __name__ == '__main__':model = YOLO('runs/segment/train/best.pt')model.val(data='data.yaml',imgsz=640,batch=16,split='test',workers=10,device='0',)

模型推理

命令推理

yolo task=segment mode=predict model=runs/segment/train/best.pt source=inference  device=0

在推理阶段，mode模式为预测，mode= predict，模型使用训练完成的权重文件：runs/segment/train/best.pt，source表示需要预测的图像文件路径，inference中存放了准备预测的图像。

代码推理

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from ultralytics import YOLOif __name__ == '__main__':model = YOLO('runs/segment/train/best.pt')model.predict(source='inference',imgsz=640,device='0',)

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总结

以上就是YOLOv11训练自己数据集的全部过程啦，欢迎大家在评论区交流~