# yolov11

**Repository Path**: ybli_code/yolov11

## Basic Information

- **Project Name**: yolov11
- **Description**: The simplest way to train YOLOv11
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 23
- **Forks**: 8
- **Created**: 2025-05-29
- **Last Updated**: 2026-06-24

## Categories & Tags

**Categories**: cv

**Tags**: yolov11

## README

# YOLOv11
大道至简，仅需三行代码训练YOLOv11。

## 配置教程

- 克隆项目
```
git clone https://github.com/li-yibing/yolov11.git
```
国内加速链接：
```
git clone https://gitee.com/ybli_code/yolov11.git
```

- 安装依赖
```shell
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```

- 推理图像
```shell
python predict.py
```
推理结果：
![su7.jpg](res/su7.jpg)

- 训练模型

删除datasets文件夹，替换为自己的datasets文件夹。格式参考：
![数据集样式](res/datasets.png)

如果你没有自己的数据集可以下载样例：
1. PCB缺陷检测 https://pan.baidu.com/s/13GO34J1NVL9jNhc3j8frHQ?pwd=ybli
2. 国际象棋目标检测  https://pan.baidu.com/s/13OWELnbb9beQlvtTaUYkxA 提取码: ybli 

```shell
python train.py
```
训练日志：
![train.png](res/train.png)

- 验证模型
```shell
python test.py
```
验证日志：
![val.png](res/val.png)


## 项目目录简介
```
datasets/ # 数据集
images/ # 测试图片
res/ # 文档资源
predict.py # 模型推理
train.py # 模型训练
test.py # 模型验证
```

# 训练模型的步骤
1. 下载yolov11项目
2. 下载国际象棋检测数据集 
3. 上一节课推理的过程跑起来
4. 将数据集解压，替换原先的datasets文件夹
5. 运行train.py进行训练