前言

本文分享YOLO11的模型推理，检测任务包括物体分类、目标检测与跟踪、实例分割 、关键点估计、旋转目标检测等。

首先安装YOLO11

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通过运行 pip install ultralytics 来快速安装 Ultralytics 包

安装要求：

• Python 版本要求：Python 版本需为 3.8 及以上，支持 3.8、3.9、3.10、3.11、3.12 这些版本。
• PyTorch 版本要求：需要 PyTorch 版本不低于 1.8。

然后使用清华源，进行加速安装

pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

一、YOLO11模型推理——目标检测

1、模型推理简洁版

YOLO11模型推理，整体思路流程：

1. 加载模型：使用 YOLO 类指定模型的权重文件 yolo11m.pt。
2. 执行推理：调用 model.predict() 方法对指定输入的数据，可以设置图像大小、置信度阈值，并选择保存推理结果。
3. 处理检测结果：遍历 results，提取每个结果中的边界框和分类概率。
4. 显示结果：通过 result.show() 可视化检测到的图像及其标注信息。

示例代码，如下所示： 

from ultralytics import YOLO# 加载预训练的YOLOv11n模型
model = YOLO(r"weights_yolo/yolo11m.pt")# 对'bus.jpg'图像进行推理，并获取结果
results = model.predict(r"test_image/test1.jpg", save=True, imgsz=640, conf=0.5)# 处理返回的结果
for result in results:boxes = result.boxes       # 获取边界框信息probs = result.probs       # 获取分类概率result.show()              # 显示结果

执行后能看到检测的结果，如下图所示：

2、模型推理——完成参数版本

由于是直接调用model.predict() 方法进行推理，我们需要知道这个函数有哪些参数；

下面看看这个完整参数示例，里面有所有model.predict() 函数的参数

results = model.predict(

    source="test.jpg",           # 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

)

示例代码，如下所示： 

from ultralytics import YOLO# 加载预训练的YOLOv11n模型
model = YOLO(r"weights_yolo/yolo11m.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="test_image/test.jpg",   # 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NMSclasses=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
)# 处理返回的结果
for result in results:boxes = result.boxes  # 获取边界框信息probs = result.probs  # 获取分类概率result.show()         # 显示推理结果

执行后能看到检测的结果，如下图所示：

3、模型推理——丰富的返回结果版本

模型推理后的返回信息：

• 原始图像及其形状：result.orig_img 和 result.orig_shape 展示原始输入的图像及其形状。
• 边界框、类别置信度及标签：通过 result.boxes 和 result.probs 获取边界框和分类的置信度信息，并打印类别名称。
• 可选属性：如果模型检测了 masks、keypoints 或 OBB（定向边界框），将其打印出来。
• 速度信息：result.speed 用于显示每张图像的推理时间。
• 结果展示与保存：使用 result.show() 显示图像，result.save() 保存图像
• 结果转换：将检测结果转换为 numpy 数组和 JSON 格式并打印。

示例代码，如下所示： 

from ultralytics import YOLO# 加载预训练的YOLOv11n模型
model = YOLO(r"weights_yolo/yolo11m.pt")# 对'bus.jpg'图像进行推理，并获取结果
results = model.predict(r"test_image/test1.jpg", save=True, imgsz=640, conf=0.5)# 处理返回的结果
for result in results:# 打印原始图像和形状print(f"Original Image: {result.orig_img}")print(f"Original Shape: {result.orig_shape}")# 打印边界框、置信度、类别标签print(f"Bounding Boxes: {result.boxes}")print(f"Class Probabilities: {result.probs}")print(f"Class Names: {result.names}")# 如果有 mask、关键点或 OBB（定向边界框），也将其打印出来if hasattr(result, 'masks'):print(f"Masks: {result.masks}")if hasattr(result, 'keypoints'):print(f"Keypoints: {result.keypoints}")if hasattr(result, 'obb'):print(f"Oriented Bounding Boxes (OBB): {result.obb}")# 打印推理速度信息print(f"Speed: {result.speed} ms per image")# 显示结果图像result.show()# 保存检测结果result.save()# 打印详细的日志字符串print(result.verbose())# 转换结果为 numpy 格式numpy_result = result.numpy()print(f"Results as Numpy Arrays: {numpy_result}")# 将结果转换为 JSON 格式json_result = result.tojson()print(f"Results as JSON: {json_result}")

会打印丰富的返回信息

Class Probabilities: None
Class Names: {0: 'person', 1: 'bicycle', 2: 'car', 3: 'motorcycle', 4: 'airplane', 5: 'bus', 6: 'train', 7: 'truck', 8: 'boat', 9: 'traffic light', 10: 'fire hydrant', 11: 'stop sign', 12: 'parking meter', 13: 'bench', 14: 'bird', 15: 'cat', 16: 'dog', 17: 'horse', 18: 'sheep', 19: 'cow', 20: 'elephant', 21: 'bear', 22: 'zebra', 23: 'giraffe', 24: 'backpack', 25: 'umbrella', 26: 'handbag', 27: 'tie', 28: 'suitcase', 29: 
'frisbee', 30: 'skis', 31: 'snowboard', 32: 'sports ball', 33: 'kite', 34: 'baseball bat', 35: 'baseball glove', 36: 'skateboard', 37: 'surfboard', 38: 'tennis racket', 39: 'bottle', 40: 'wine glass', 41: 'cup', 
42: 'fork', 43: 'knife', 44: 'spoon', 45: 'bowl', 46: 'banana', 47: 'apple', 48: 'sandwich', 49: 'orange', 50: 'broccoli', 51: 'carrot', 52: 'hot dog', 53: 'pizza', 54: 'donut', 55: 'cake', 56: 'chair', 57: 'couch', 58: 'potted plant', 59: 'bed', 60: 'dining table', 61: 'toilet', 62: 'tv', 63: 'laptop', 64: 'mouse', 65: 'remote', 66: 'keyboard', 67: 'cell phone', 68: 'microwave', 69: 'oven', 70: 'toaster', 71: 'sink', 72: 'refrigerator', 73: 'book', 74: 'clock', 75: 'vase', 76: 'scissors', 77: 'teddy bear', 78: 'hair drier', 79: 'toothbrush'}
Masks: None
Keypoints: None
Oriented Bounding Boxes (OBB): None
Speed: {'preprocess': 1.9345283508300781, 'inference': 493.81542205810547, 'postprocess': 0.0} ms per image
1 person, 1 car, 1 motorcycle, 1 bus, 6 traffic lights, 
Results as Numpy Arrays: ultralytics.engine.results.Results object with attributes:boxes: ultralytics.engine.results.Boxes object
keypoints: None
masks: None
orig_shape: (897, 1381)
path: 'C:\\Users\\liguopu\\Downloads\\ultralytics-main\\test_image\\test1.jpg'
probs: None
save_dir: None
speed: {'preprocess': 1.9345283508300781, 'inference': 493.81542205810547, 'postprocess': 0.0}

二、YOLO11模型推理——实例分割

其实和上面检测的代码，基本是一样的，只需改变模型权重就可以了。

实例分割模型推理的简洁版，示例代码，如下所示： 

from ultralytics import YOLO# 加载预训练的YOLOv11n模型
model = YOLO(r"weights_yolo/yolo11m-seg.pt")# 对'bus.jpg'图像进行推理，并获取结果
results = model.predict(r"test_image/test2.jpg", save=True, imgsz=640, conf=0.5)# 处理返回的结果
for result in results:masks = result.masks       # 获取分割信息# print("masks:", masks)result.show()              # 显示结果

打印信息：

image 1/1 C:\Users\liguopu\Downloads\ultralytics-main\test_image\test2.jpg: 288x640 1 car, 1 truck, 426.0ms
Speed: 0.0ms preprocess, 426.0ms inference, 0.0ms postprocess per image at shape (1, 3, 288, 640)
Results saved to runs\segment\predict4 

可视化实例分割的结果，如下图所示：

在coco8-seg/images/val/数据集中，看一下分割的效果

示例代码，如下所示：

from ultralytics import YOLO# 加载预训练的YOLOv11n模型
model = YOLO(r"weights_yolo/yolo11m-seg.pt")# 对'bus.jpg'图像进行推理，并获取结果
results = model.predict(r"test_image/coco8-seg/images/val/", save=True, imgsz=640, conf=0.5)# 处理返回的结果
for result in results:masks = result.masks       # 获取分割信息# print("masks:", masks)result.show()              # 显示结果

打印信息：

image 1/4 C:\Users\liguopu\Downloads\ultralytics-main\test_image\coco8-seg\images\val\000000000036.jpg: 640x512 1 person, 1 umbrella, 772.3ms
image 2/4 C:\Users\liguopu\Downloads\ultralytics-main\test_image\coco8-seg\images\val\000000000042.jpg: 480x640 (no detections), 656.2ms
image 3/4 C:\Users\liguopu\Downloads\ultralytics-main\test_image\coco8-seg\images\val\000000000049.jpg: 640x512 4 persons, 2 horses, 1 potted plant, 718.2ms
image 4/4 C:\Users\liguopu\Downloads\ultralytics-main\test_image\coco8-seg\images\val\000000000061.jpg: 512x640 1 elephant, 695.1ms
Speed: 0.5ms preprocess, 710.4ms inference, 13.9ms postprocess per image at shape (1, 3, 512, 640)
Results saved to runs\segment\predict6

可视化实例分割的结果，如下图所示：

三、YOLO11模型推理——关键点估计

其实和上面检测的代码，基本是一样的，只需改变模型权重就可以了。

关键点估计模型推理的简洁版，示例代码，如下所示： 

from ultralytics import YOLO# 加载预训练的YOLOv11n模型
model = YOLO(r"weights_yolo/yolo11m-pose.pt")# 对'bus.jpg'图像进行推理，并获取结果
results = model.predict(r"test_image/test.jpg", save=True, imgsz=640, conf=0.5)# 处理返回的结果
for result in results:keypoints = result.keypoints       # 获取关键点估计信息result.show()                      # 显示结果

打印信息

image 1/1 C:\Users\liguopu\Downloads\ultralytics-main\test_image\test.jpg: 384x640 8 persons, 426.2ms
Speed: 0.0ms preprocess, 426.2ms inference, 2.1ms postprocess per image at shape (1, 3, 384, 640)
Results saved to runs\pose\predict9

可视化关键点估计的结果，如下图所示：

四、YOLO11模型推理——旋转目标检测

其实和上面检测的代码，基本是一样的，只需改变模型权重就可以了。

旋转目标检测模型推理的简洁版，示例代码，如下所示： 

from ultralytics import YOLO# 加载预训练的YOLOv11n模型
model = YOLO(r"weights_yolo/yolo11m-obb.pt")# 对'bus.jpg'图像进行推理，并获取结果
results = model.predict(r"test_image/dota8/images/train/", save=True, imgsz=640, conf=0.5)# 处理返回的结果
for result in results:obb = result.obb           # 获取旋转框信息result.show()              # 显示结果

打印信息

image 1/4 C:\Users\liguopu\Downloads\ultralytics-main\test_image\dota8\images\train\P0861__1024__0___1648.jpg: 640x640 708.0ms
image 2/4 C:\Users\liguopu\Downloads\ultralytics-main\test_image\dota8\images\train\P1053__1024__0___90.jpg: 640x640 662.0ms
image 3/4 C:\Users\liguopu\Downloads\ultralytics-main\test_image\dota8\images\train\P1142__1024__0___824.jpg: 640x640 640.9ms
image 4/4 C:\Users\liguopu\Downloads\ultralytics-main\test_image\dota8\images\train\P1161__1024__3296___1648.jpg: 640x640 691.2ms
Speed: 4.8ms preprocess, 675.5ms inference, 10.9ms postprocess per image at shape (1, 3, 640, 640)
Results saved to runs\obb\predict3

可视化旋转目标检测的结果，如下图所示：

五、YOLO11模型推理——物体分类

其实和上面检测的代码，基本是一样的，只需改变模型权重就可以了。

物体分类模型推理的简洁版，示例代码，如下所示： 

from ultralytics import YOLO# 加载预训练的YOLOv11n模型
model = YOLO(r"weights_yolo/yolo11m-cls.pt")# 对'bus.jpg'图像进行推理，并获取结果
results = model.predict(r"test_image/test.jpg", save=True, conf=0.5)# 处理返回的结果
for result in results:probs = result.probs       # 获取分类概率result.show()              # 显示结果

打印信息

image 1/1 C:\Users\liguopu\Downloads\ultralytics-main\test_image\test.jpg: 224x224 basketball 1.00, ballplayer 0.00, volleyball 0.00, stage 0.00, barbell 0.00, 104.3ms
Speed: 4.7ms preprocess, 104.3ms inference, 0.0ms postprocess per image at shape (1, 3, 224, 224)
Results saved to runs\classify\predict3

可视化分类的结果，如下图所示，识别出来这是篮球（运动）

下面图像中，识别出来是斑马

下面图像中，识别出来多种物体类别

详细模型推理可以参考：https://docs.ultralytics.com/modes/predict/

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