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yoloV11模型训练GPU环境配置保姆级教程 - CSDN博客
YOLOv11是Ultralytics于2024年9月发布的实时目标检测最新版本，在精度、速度和效率方面均有显著提升，参数量减少22%。其核心改进包括增强主干网络、动态头机制和损失函数优化，支持多任务处理。
在Windows11上搭建PyTorch环境并训练部署YOLOv11-开发者社区-阿里云
简介：本文详解在Windows 11系统上从零搭建并训练YOLOv11模型的全过程，涵盖硬件与环境准备、CUDA与cuDNN安装、PyTorch配置、PyCharm集成、环境变量设置、源码获取及训练示例，助你快速掌握目标检测模型的开发与部署。
YOLOv11环境搭建(GPU) - 知乎
5 模型训练下载yolov11n pt，yolov11s pt，yolov11m pt，yolov11l pt，yolov11x pt权重文件，可以直接从这里获取。其中后面n、s、m、l、x表示网络的宽度和深度，最小的是n，它速度最快、精度最低。
Henry-coder-H YOLOv11-lab - GitHub
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保姆级教程！在GPUGeek云平台训练深度学习模型（以训练YOLOv11检测模型为例）_哔哩哔哩_bilibili
🤯 本期视频手把手教你使用 GPUGeek云平台 (https: gpugeek com index) 轻松搞定AI模型训练！从零开始，15分钟带你跑通YOLOv11目标检测训练全流程！
适合0基础的超级详细YOLO11的GPU环境配置与运行（适用于ultralytics项目包里的所有YOLO版本）
到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
基于PyTorch的YOLOv11全流程训练与部署研究 - 华为云社区
本文将带你深入了解在Windows 11系统上从零搭建并训练YOLOv11模型的全过程。内容包括：硬件与依赖环境准备、CUDA与cuDNN安装、PyTorch与相关库配置、PyCharm集成、系统环境变量配置，以及YOLOv11源码获取与训练示例。
1、PyTorch训练YOLOv11—环境搭建篇—Windows系统 - 夕西行 - 博客园
训练和部署推理会用到PyTorch、CUDA、cuDNN、ONNX Runtime（pt转onnx或engine时会用到，同时我也使用此框架来进行部署推理）、TensorRT，因此需要特别注意安装的版本。