準備工作（虛擬環境、導入項目）

安裝Anaconda

主要是為了創建和管理虛擬環境，在pycharm里按照項目里的requirments.txt安裝依賴的時候，使用虛擬環境會好很多（我記得不用Anaconda也可以直接在pycharm的terminal里頭創建虛擬環境，但出于好奇還是安了一個anaconda玩）

當出現base的時候就說明成果了，如果沒有，輸入

conda activate base

創建虛擬環境

可以切換一下路徑，讓虛擬環境別放在C盤（語法還和linux不一樣，用的時候別別扭扭的，詳情略）然后輸入

conda create -n yolov8 python=3.7

當然，如果打算用yolo11的話就把名字從yolov8改成yolo11，然后python版本建議寫的高一點，我設置的是3.10

完事之后可以查看所有虛擬環境

導入yolo項目

隨便找個非C盤的文件夾，打開命令行，然后(建議提前打開科學上網的工具)

git clone git@github.com:ultralytics/ultralytics.git

加載虛擬環境?

用pycharm打開這個工程，然后按下圖加載剛剛創建好的虛擬環境

不要選第一個venv，進去胡改路徑....

成功之后重開一下terminal，看見粉色框里的（yolov8）就完成了加載(yolo11同理)

下面需要虛擬環境安裝依賴，yolov8用下面命令即可，

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

但是yolo11不存在實質的依賴文件，如果需要安裝，在terminal輸入?

pip install ultralytics

?時間會有點久，耐心等待

嘗試官網模型推理

下載訓練數據

我直接按照網上教程在terminal輸入

yolo train model=yolov8.yaml data=VOC.yaml 

然后就開始下載各種素材，主要是下圖這仨：

?

但是一直報錯說鏈接不上github服務器，我開了梯子的，也不行，最后我直接在報錯內容給出的網址（下圖的三個鏈接）里點擊下載到本地，然后解壓到該工作目錄下，文件夾結構上圖所示

后來發現還是運行不了，而且label文件夾也還沒創建，我不確定是也可以直接在官網上找到還是得自己標注，就放棄了這個方法。

下載預訓練模型

ps:下面這一段包括代碼，都參考下面這篇文章，也可以配著這位佬在b站的視頻一起操作YOLOv11來了，使用YOLOv11訓練自己的數據集和推理(附YOLOv11網絡結構圖)-CSDN博客?

YOLOv11來了，手把手教你使用YOLOv11訓練自己數據集和推理，c3k2模塊解析_嗶哩嗶哩_bilibili

在GitHub該項目的下面找到自己想用的模型，我選的是dectetion功能里最小的一個

然后給cv到自己的項目下頭。

新建.py進行訓練

?在根目錄新建一個文件，我叫它detect.py，然后復制下面的代碼

from ultralytics import YOLOif __name__ == '__main__':# Load a modelmodel = YOLO(model=r'D:\ultralytics\yolo11n.pt')model.predict(source=r'D:\ultralytics\ultralytics\assets',save=True,show=True,)

兩個路徑：第一個是你剛剛下載的模型的絕對路徑；第二個是你要預測的內容，可以是文件夾也可以是圖片的絕對路徑。然后運行。可以看到結果被存儲在對應位置

結果如下