本文分享YOLO11的目标检测，主要内容是自定义数据集、数据标注、标签格式转换、模型训练、模型推理等。

目录

1、数据标注

2、Labelme的json转为YOLO的txt

3、配置YOLO11代码工程

4、数据集yaml配置文件

5、YOLO11模型结构配置文件

6、编写训练代码

7、开始训练模型

 8、模型推理

1、数据标注

推荐使用Labelme工具进行标注，选择“创建矩形”，对物体进行标注。

Labelme官网地址：https://github.com/wkentaro/labelme

点击“打开目录”，然后加载图像，选择“创建矩形”，开始标注啦

标注完成后，点击“Save”，保存保存标注信息，生成和图片同名的json文件；

看一下示例的json文件里面的内容：

2、Labelme的json转为YOLO的txt

首先了解YOLO11的目标检测标签格式，如下所示：

YOLO11的标签文件是一个txt文件，每行表示一个物体的标签。

每一行的格式是： 。其中：

• 是类别索引。
• 和是目标的中心点坐标（归一化到0-1）。
• 和是目标的宽度和高度（归一化到0-1）。
• 说明：这个格式不但适用于YOLO11、YOLOv8、YOLOv5，还适用于ultralytics工程中其他版本的YOLO。  

txt标签示例数据，表示有两个物体：

0 0.5192 0.4512 0.3985 0.7572
3 0.5061 0.5921 0.2631 0.4561

• 第一行表示物体1，类别为0，0.5192是中心点x坐标，0.4512是中心点y坐标，0.3985是宽度， 0.7572是高度。
• 第二行表示物体2，类别为3，0.5061是中心点x坐标，0.5921是中心点y坐标，0.2631是宽度， 0.4561是高度。

了解YOLO11的检测标签txt文件后~

编写代码，把Labelme的json转为YOLO的txt

主要包括两个函数：convert_labelme_to_yolo( )、process_folder( )

函数解析：

convert_labelme_to_yolo(json_path, output_dir):

• 功能: 将单个LabelMe格式的JSON文件转换为YOLO11格式。
• 参数:
  • json_path (str): 输入的LabelMe格式JSON文件路径。
  • output_dir (str): 输出的YOLO11格式标注文件夹路径。
• 操作:
  • 读取JSON文件，获取图像宽度和高度。
  • 遍历所有标注形状，提取标签和坐标，计算YOLO11所需的中心点和宽高。
  • 将结果写入以相同文件名命名的TXT文件中。

process_folder(input_folder, output_folder):

• 功能: 处理输入文件夹中的所有JSON文件，转换为YOLO11格式。
• 参数:
  • input_folder (str): 包含LabelMe格式JSON文件的输入文件夹路径。
  • output_folder (str): 用于保存YOLO11格式标注文件的输出文件夹路径。
• 操作:
  • 创建输出文件夹（如果不存在）。
  • 遍历输入文件夹，调用转换函数处理每个以.json结尾的文件。

 示例代码如下所示：

import json
import os
 
# 定义标签映射，将类别名称映射为ID
label_map = {
    "car": 0,  # 汽车
    "bus": 1   # 公交车
}
 
def convert_labelme_to_yolo(json_path, output_dir):
    """
    将LabelMe格式的JSON文件转换为YOLO11格式的标注文件。
    参数：
    json_path (str): 输入的LabelMe格式JSON文件路径。
    output_dir (str): 输出的YOLO11格式标注文件夹路径。
    """
    # 打开LabelMe格式的JSON文件
    with open(json_path, 'r') as f:
        labelme_data = json.load(f)  # 读取JSON数据
 
    # 获取图像的宽度和高度
    image_width = labelme_data['imageWidth']
    image_height = labelme_data['imageHeight']
 
    yolo_annotations = []  # 存储YOLO11格式的标注
 
    # 遍历所有的标注形状
    for shape in labelme_data['shapes']:
        label = shape['label']  # 获取标签名称
        if label not in label_map:
            continue  # 如果标签未定义，则忽略
 
        class_id = label_map[label]  # 获取对应的类别ID
 
        points = shape['points']  # 获取标注的坐标点
        if shape['shape_type'] == 'rectangle':  # 如果是矩形
            (x1, y1), (x2, y2) = points  # 获取矩形的两个顶点
        elif shape['shape_type'] == 'polygon':  # 如果是多边形
            x1, y1 = min(point[0] for point in points), min(point[1] for point in points)  # 计算多边形的左上角
            x2, y2 = max(point[0] for point in points), max(point[1] for point in points)  # 计算多边形的右下角
        else:
            continue  # 其他类型不处理
 
        # 计算YOLO11格式所需的中心点和宽高
        x_center = (x1 + x2) / 2.0 / image_width  # 计算中心点x坐标
        y_center = (y1 + y2) / 2.0 / image_height  # 计算中心点y坐标
        width = (x2 - x1) / image_width  # 计算宽度
        height = (y2 - y1) / image_height  # 计算高度
 
        # 添加YOLO11格式的标注到列表中
        yolo_annotations.append(f"{class_id} {x_center} {y_center} {width} {height}")
 
    # 构建输出文件的路径
    output_file = os.path.join(output_dir, os.path.splitext(os.path.basename(json_path))[0] + '.txt')
    # 将YOLO11格式的标注写入输出文件
    with open(output_file, 'w') as f:
        f.write('\n'.join(yolo_annotations))
 
def process_folder(input_folder, output_folder):
    """
    处理输入文件夹中的所有JSON文件，并将其转换为YOLO11格式的标注文件。
    参数：
    input_folder (str): 输入文件夹路径，包含LabelMe格式的JSON文件。
    output_folder (str): 输出文件夹路径，用于保存YOLO11格式的标注文件。
    """
    # 创建输出文件夹（如果不存在）
    os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
    
    # 处理输入文件夹中的每个 JSON 文件
    for filename in os.listdir(input_folder):
        if filename.endswith(".json"):  # 只处理以 .json 结尾的文件
            json_path = os.path.join(input_folder, filename)  # 获取完整的JSON文件路径
            convert_labelme_to_yolo(json_path, output_folder)  # 调用转换函数
 
# 示例使用
input_folder = "/mnt/data/json_labels"  # 输入json_labels文件夹路径
output_folder = "/mnt/data/yolo11_txt_labels"  # 输出txt_labels文件夹路径
 
process_folder(input_folder, output_folder)  # 处理文件夹中的所有JSON文件
 
# 列出输出文件夹中的文件以确认
os.listdir(output_folder)  # 打印输出文件夹中的文件列表

我们使用上面代码时，需要设置输入的json_labels文件夹路径、输出txt_labels文件夹路径：

input_folder = "/mnt/data/json_labels"  # 输入json_labels文件夹路径
output_folder = "/mnt/data/yolo11_txt_labels"  # 输出txt_labels文件夹路径

3、配置YOLO11代码工程

首先到YOLO11代码地址，下载源代码：https://github.com/ultralytics/ultralytics

• 在 GitHub 仓库页面上，用户点击绿色的 "Code" 按钮后，会弹出一个选项框。
• 选择通过 HTTPS 或 GitHub CLI 克隆仓库，也可以点击框中的 "Download ZIP" 按钮，将整个仓库下载为 ZIP 压缩包到本地。

解压ultralytics-main.zip文件，在ultralytics同级目录中，

• 新建文件：训练代码（train.py）、推理代码（infer.py）
• 以及测试数据的文件夹：datasets，权重文件目录：weights

ultralytics-main/
    .github/
    datasets/
    docker/
    docs/
    examples/
    runs/
    tests/
    ultralytics/
    weights/
    .gitignore
    CITATION.cff
    CONTRIBUTING.md
    LICENSE
    mkdocs.yml
    print_dir.py
    pyproject.toml
    README.md
    README.zh-CN.md
    train.py
    infer.py

weights目录可以存放不同任务的权重，比如：yolo11m-cls.pt、yolo11m-obb.pt、yolo11m-pose.pt、yolo11m-seg.pt、yolo11m.pt、yolo11n.pt等。

train.py文件是和ultralytics文件夹同一级目录的

后面可以直接调用ultralytics源代码中的函数、类和依赖库等，如果有需要直接修改ultralytics中的代码，比较方便。

4、数据集yaml配置文件

在ultralytics/cfg/datasets/目录下，新建一个yaml文件，比如：auto-parts-det.yaml

# Ultralytics YOLO ?, AGPL-3.0 license
 
path: ./datasets/det_auto_parts_20241020 # dataset root dir
train: train/images # train images 
val: val/images # val images 
 
# Classes
names:
  0: person
  1: bicycle
  2: car

同级目录下还存在许多数据集配置文件

比如：coco128.yaml、coco.yaml、DOTAv1.5.yaml、VOC.yaml、Objects365.yaml、Argoverse.yaml等等

yaml文件中的path，需要根据实际数据路径进行修改，指定数据集的路径

5、YOLO11模型结构配置文件

YOLO11模型结构的配置文件，比如yolo11.yaml，它所在位置是

ultralytics/cfg/models/11/yolo11.yaml

里面有详细的模型结构参数信息 ：

# Ultralytics YOLO ?, AGPL-3.0 license
# YOLO11 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect
 
# Parameters
nc: 80 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolo11n.yaml' will call yolo11.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.50, 0.25, 1024] # summary: 319 layers, 2624080 parameters, 2624064 gradients, 6.6 GFLOPs
  s: [0.50, 0.50, 1024] # summary: 319 layers, 9458752 parameters, 9458736 gradients, 21.7 GFLOPs
  m: [0.50, 1.00, 512] # summary: 409 layers, 20114688 parameters, 20114672 gradients, 68.5 GFLOPs
  l: [1.00, 1.00, 512] # summary: 631 layers, 25372160 parameters, 25372144 gradients, 87.6 GFLOPs
  x: [1.00, 1.50, 512] # summary: 631 layers, 56966176 parameters, 56966160 gradients, 196.0 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, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)

如果需要修改模型结构，可以在这个文件进行修改。

6、编写训练代码

前面准备好了：数据集配置文件（auto-parts-det.yaml）、模型结构配置文件（yolo11.yaml）

• 这里需要注意结构配置文件，虽然文件名是yolo11.yaml，但是需要再后面指定模型尺寸（n, s, m, l, x）
• 比如需要m规模的模型，在加载模型时用YOLO("yolo11m.yaml")；如果不指定，默认是n的，感觉怪怪的

下面编写训练代码，可以参考一下：

from ultralytics import YOLO
 
# 加载预训练的模型
model = YOLO("yolo11m.yaml").load("weights/yolo11m.pt")  
 
# 定义训练参数，添加默认值、范围和中文注释
train_params = {
    'data': "auto-parts-det.yaml",   # 数据集配置文件路径，需要自定义修改
    'epochs': 100,               # 总训练轮次，默认值 100，范围 >= 1
    'imgsz': 640,               # 输入图像大小，默认值 640，范围 >= 32
    'batch': 8,                # 批次大小，默认值 16，范围 >= 1
    'save': True,               # 是否保存训练结果和模型，默认值 True
    'save_period': -1,          # 模型保存频率，默认值 -1，表示只保存最终结果
    'cache': False,             # 是否缓存数据集，默认值 False
    'device': None,             # 训练设备，默认值 None，支持 "cpu", "gpu"(device=0,1), "mps"
    'workers': 8,               # 数据加载线程数，默认值 8，影响数据预处理速度
    'project': None,            # 项目名称，保存训练结果的目录，默认值 None
    'name': None,            # 训练运行的名称，用于创建子目录保存结果，默认值 None
    'exist_ok': False,          # 是否覆盖已有项目/名称目录，默认值 False
    'optimizer': 'auto',        # 优化器，默认值 'auto'，支持 'SGD', 'Adam', 'AdamW'
    'verbose': True,            # 是否启用详细日志输出，默认值 False
    'seed': 0,                  # 随机种子，确保结果的可重复性，默认值 0
    'deterministic': True,      # 是否强制使用确定性算法，默认值 True
    'single_cls': False,        # 是否将多类别数据集视为单一类别，默认值 False
    'rect': False,              # 是否启用矩形训练（优化批次图像大小），默认值 False
    'cos_lr': False,            # 是否使用余弦学习率调度器，默认值 False
    'close_mosaic': 10,         # 在最后 N 轮次中禁用 Mosaic 数据增强，默认值 10
    'resume': False,            # 是否从上次保存的检查点继续训练，默认值 False
    'amp': True,                # 是否启用自动混合精度（AMP）训练，默认值 True
    'fraction': 1.0,            # 使用数据集的比例，默认值 1.0
    'profile': False,           # 是否启用 ONNX 或 TensorRT 模型优化分析，默认值 False
    'freeze': None,             # 冻结模型的前 N 层，默认值 None
    'lr0': 0.01,                # 初始学习率，默认值 0.01，范围 >= 0
    'lrf': 0.01,                # 最终学习率与初始学习率的比值，默认值 0.01
    'momentum': 0.937,          # SGD 或 Adam 的动量因子，默认值 0.937，范围 [0, 1]
    'weight_decay': 0.0005,     # 权重衰减，防止过拟合，默认值 0.0005
    'warmup_epochs': 3.0,       # 预热学习率的轮次，默认值 3.0
    'warmup_momentum': 0.8,     # 预热阶段的初始动量，默认值 0.8
    'warmup_bias_lr': 0.1,      # 预热阶段的偏置学习率，默认值 0.1
    'box': 7.5,                 # 边框损失的权重，默认值 7.5
    'cls': 0.5,                 # 分类损失的权重，默认值 0.5
    'dfl': 1.5,                 # 分布焦点损失的权重，默认值 1.5
    'pose': 12.0,               # 姿态损失的权重，默认值 12.0
    'kobj': 1.0,                # 关键点目标损失的权重，默认值 1.0
    'label_smoothing': 0.0,     # 标签平滑处理，默认值 0.0
    'nbs': 64,                  # 归一化批次大小，默认值 64
    'overlap_mask': True,       # 是否在训练期间启用掩码重叠，默认值 True
    'mask_ratio': 4,            # 掩码下采样比例，默认值 4
    'dropout': 0.0,             # 随机失活率，用于防止过拟合，默认值 0.0
    'val': True,                # 是否在训练期间启用验证，默认值 True
    'plots': True,             # 是否生成训练曲线和验证指标图，默认值 True 
 
    # 数据增强相关参数
    'hsv_h': 0.2,             # 色相变化范围 (0.0 - 1.0)，默认值 0.015
    'hsv_s': 0.7,               # 饱和度变化范围 (0.0 - 1.0)，默认值 0.7
    'hsv_v': 0.4,               # 亮度变化范围 (0.0 - 1.0)，默认值 0.4
    'degrees': 30.0,             # 旋转角度范围 (-180 - 180)，默认值 0.0
    'translate': 0.1,           # 平移范围 (0.0 - 1.0)，默认值 0.1
    'scale': 0.5,               # 缩放比例范围 (>= 0.0)，默认值 0.5
    'shear': 0.0,               # 剪切角度范围 (-180 - 180)，默认值 0.0
    'perspective': 0.0,         # 透视变化范围 (0.0 - 0.001)，默认值 0.0
    'flipud': 0.0,              # 上下翻转概率 (0.0 - 1.0)，默认值 0.0
    'fliplr': 0.5,              # 左右翻转概率 (0.0 - 1.0)，默认值 0.5
    'bgr': 0.0,                 # BGR 色彩顺序调整概率 (0.0 - 1.0)，默认值 0.0
    'mosaic': 0.5,              # Mosaic 数据增强 (0.0 - 1.0)，默认值 1.0
    'mixup': 0.0,               # Mixup 数据增强 (0.0 - 1.0)，默认值 0.0
    'copy_paste': 0.0,          # Copy-Paste 数据增强 (0.0 - 1.0)，默认值 0.0
    'copy_paste_mode': 'flip',  # Copy-Paste 增强模式 ('flip' 或 'mixup')，默认值 'flip'
    'auto_augment': 'randaugment',  # 自动增强策略 ('randaugment', 'autoaugment', 'augmix')，默认值 'randaugment'
    'erasing': 0.4,             # 随机擦除增强比例 (0.0 - 0.9)，默认值 0.4
    'crop_fraction': 1.0,       # 裁剪比例 (0.1 - 1.0)，默认值 1.0
 
}
 
# 进行训练
results = model.train(**train_params)

YOLO11模型训练，思路流程：

• 加载模型：使用 YOLO 类指定模型的配置文件，并加载预训练权重 yolo11m.pt。
• 定义训练参数：通过字典 train_params 定义了一系列训练参数，涵盖了训练过程中可能涉及的配置项，如数据集路径、训练轮数、图像大小、优化器、数据增强等。
• 执行训练：使用 model.train(**train_params) 将定义的训练参数传入模型，开始训练。
• 保存训练结果：训练完成后，结果保存在 results 中，包含损失和精度等信息。

在ultralytics工程中，没有了超参数文件了，需要从model.train( )函数参数设置，所以才会有上面的示例代码。

7、开始训练模型

直接运行train.py，就开始训练啦

Transferred 649/649 items from pretrained weights
Ultralytics 8.3.7 ? Python-3.9.16 torch-1.13.1 CUDA:0 (NVIDIA A30, 24062MiB)
 
 
Starting training for 30 epochs...
 
      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       1/30      4.68G      2.238      1.691      2.426         80        640: 100%|██████████| 16/16 [00:02<00:00,  5.91it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 8/8 [00:00<00:00, 12.18it/s]
                   all        128        929       0.77      0.728      0.798      0.615
 
......
      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
      30/30      4.49G      1.171     0.7135      1.319         41        640: 100%|██████████| 16/16 [00:01<00:00,  8.80it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 8/8 [00:00<00:00, 13.42it/s]
                   all        128        929      0.847      0.845      0.891      0.577
 
30 epochs completed in 0.027 hours.
Optimizer stripped from runs/detect/train5/weights/last.pt, 40.7MB
Optimizer stripped from runs/detect/train5/weights/best.pt, 40.7MB

训练完成后，可以在runs/detect/train5路径，可以看到保存的权重、训练记录表格和标签信息等

 8、模型推理

使用刚才训练好的模型权重，进行模型推理，看看目标检测效果

示例代码，如下所示：

from ultralytics import YOLO
 
# 加载预训练的YOLOv11n模型
model = YOLO(r"runs/detect/train5/weights/best.pt")
 
# 对指定的图像文件夹进行推理，并设置各种参数
results = model.predict(
    source="datasets/det_num40/images/",   # 数据来源，可以是文件夹、图片路径、视频、URL，或设备ID（如摄像头）
    conf=0.45,                      # 置信度阈值
    iou=0.6,                        # IoU 阈值
    imgsz=640,                      # 图像大小
    half=False,                     # 使用半精度推理
    device=None,                    # 使用设备，None 表示自动选择，比如'cpu','0'
    max_det=300,                    # 最大检测数量
    vid_stride=1,                   # 视频帧跳跃设置
    stream_buffer=False,            # 视频流缓冲
    visualize=False,                # 可视化模型特征
    augment=False,                  # 启用推理时增强
    agnostic_nms=False,             # 启用类无关的NMS
    classes=None,                   # 指定要检测的类别
    retina_masks=False,             # 使用高分辨率分割掩码
    embed=None,                     # 提取特征向量层
    show=False,                     # 是否显示推理图像
    save=True,                      # 保存推理结果
    save_frames=False,              # 保存视频的帧作为图像
    save_txt=True,                  # 保存检测结果到文本文件
    save_conf=False,                # 保存置信度到文本文件
    save_crop=False,                # 保存裁剪的检测对象图像
    show_labels=True,               # 显示检测的标签
    show_conf=True,                 # 显示检测置信度
    show_boxes=True,                # 显示检测框
    line_width=None                 # 设置边界框的线条宽度，比如2，4
)

看看简单场景的，目标检测效果：

看看密集重贴场景，目标检测效果：

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