《断网也能畅玩YOLO11：手把手教你离线部署》

《断网也能畅玩YOLO11：手把手教你离线部署》

一、引言

在科技飞速发展的当下，计算机视觉技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的各个领域，从安防监控中的目标识别，到智能交通里的车辆检测，再到工业生产中的缺陷检测，其应用范围之广超乎想象 。而 YOLO（You Only Look Once）系列算法，作为计算机视觉领域目标检测任务的佼佼者，凭借其出色的实时性和准确性，成为众多开发者的首选工具。

在一些特殊场景中，我们会面临断网的情况，却又急需安装部署 YOLO11 以完成特定的任务。比如在某些涉密单位内部，为了确保信息安全，网络环境处于物理隔离状态，但需要利用 YOLO11 对监控视频中的人员行为进行分析，以此来保障区域安全；又比如在野外的科研考察站，由于地理位置偏远，网络覆盖极其有限，然而科研人员需要借助 YOLO11 对拍摄到的野生动物图像进行物种识别和行为监测，为科学研究收集数据。在工业生产现场，一些老旧工厂的网络基础设施不完善，或者出于生产稳定性的考虑，不允许设备连接外网，但在产品质量检测环节，又期望通过 YOLO11 实现对产品缺陷的快速检测，提高生产效率和产品质量。

在这些无法联网的情况下，如何成功安装部署 YOLO11 就成了关键问题。接下来，本文将一步步详细地为大家讲解断网环境下电脑安装部署 YOLO11 的全过程，让大家在特殊场景中也能顺利运用这一强大的算法工具。

二、认识 YOLO11

（一）YOLO11 的强大功能

YOLO11 作为 YOLO 系列的最新成员，在功能上实现了质的飞跃，展现出了令人瞩目的强大实力，成为计算机视觉领域的一颗璀璨明星。

在目标检测方面，YOLO11 采用了基于 Transformer 的骨干网络，这一创新设计使其能够捕捉长程依赖关系，在小物体检测上表现尤为突出。例如在一张包含众多微小零件的工业图像中，YOLO11 能够精准地检测出每个小零件的位置和类别，即使这些零件之间存在遮挡和重叠的情况，它也能凭借其强大的特征提取能力和先进的检测算法，准确地识别并标注出每个目标，为工业生产中的质量检测和自动化生产提供了有力支持 。在安防监控场景中，它可以实时检测视频画面中的人物、车辆等目标，快速识别出异常行为，如人员闯入禁区、车辆逆行等，及时发出警报，有效保障了公共场所的安全。

在实例分割任务中，YOLO11 能够对图像中的每个物体进行精确分割，不仅能够识别物体的类别，还能准确勾勒出物体的轮廓，精确到像素级别。以医学成像为例，在对 X 光片、CT 扫描图像进行分析时，YOLO11 可以将人体的各个器官、组织以及病变部位进行细致分割，帮助医生更清晰地观察病变情况，为疾病的诊断和治疗提供准确的依据。在制造业中，对于产品表面缺陷的检测，YOLO11 可以将缺陷部分从产品整体中精确分割出来，详细分析缺陷的形状、大小和位置，助力企业提高产品质量，降低生产成本。

YOLO11 的图像分类功能同样出色，它可以将整个图像归入预定义的类别中。在电子商务领域，对于海量的商品图片，YOLO11 能够快速准确地将其分类到相应的类别，如服装、电子产品、食品等，方便商家进行商品管理和搜索推荐。在野生动物监测中，它可以根据拍摄到的动物图像，准确判断动物的种类，为生物多样性研究和生态保护提供数据支持。

此外，YOLO11 还支持姿态估计和定向目标检测（OBB）。在姿态估计方面，它能够在图像或视频帧中检测特定关键点，从而追踪动作或姿态，在健身追踪、运动分析和医疗保健等领域有着广泛的应用。比如在健身训练中，通过对人体姿态的实时监测和分析，为用户提供个性化的健身指导，纠正错误动作，预防运动损伤。在定向目标检测中，YOLO11 可以检测带有旋转角度的物体，允许更精确地定位旋转物体，对于航拍图像、机器人和仓库自动化任务特别有价值。例如在航拍图像中，对于建筑物、道路等目标的检测和定位，YOLO11 能够考虑到目标的旋转角度，提供更准确的检测结果，为城市规划和地理信息分析提供可靠的数据。

（二）与其他版本的对比

与旧版本相比，YOLO11 在多个关键性能指标上实现了显著提升，展现出了更强大的竞争力。

在速度方面，YOLO11 引入了精细的架构设计和优化的训练流程，大大提高了处理速度。以在相同硬件环境下处理一段视频流为例，YOLOv8 处理一帧图像可能需要 30 毫秒，而 YOLO11 凭借其优化后的推理过程和模型剪枝技术，能够将处理时间缩短至 20 毫秒左右，延迟降低了约 33%，使得它在实时性要求极高的应用场景中，如视频监控、自动驾驶等，能够更加流畅地运行，及时响应各种动态变化。

精度上，YOLO11m 在 COCO 数据集上实现了更高的平均精度（mAP）。在 COCO 数据集的目标检测任务中，YOLOv8m 的 mAP 值可能为 50%，而 YOLO11m 通过改进的骨干网络和颈部架构，增强了特征提取能力，同时采用双重标签分配等技术，有效提高了对重叠和密集物体的检测能力，使得 mAP 值提升到了 55% 左右，在复杂场景下的检测准确性有了大幅提升。

参数数量上，YOLO11 也进行了优化。YOLO11m 相比 YOLOv8m 使用的参数减少了 22%，这不仅提高了计算效率，降低了内存占用，使得模型在资源受限的设备上也能高效运行，还在一定程度上减少了过拟合的风险，提高了模型的泛化能力。在边缘计算设备中，由于硬件资源有限，YOLO11 凭借其更少的参数，能够更好地适应这些设备的运行环境，实现高效的目标检测和分析。

三、前期准备

（一）硬件要求

运行 YOLO11 对硬件有着一定的要求，确保硬件配置满足条件是顺利安装和高效运行的基础。

在处理器方面，建议使用 Intel i7 或同等性能以上的多核处理器。以在工业生产线上对产品进行缺陷检测为例，使用 Intel i7 – 13700 处理器，在处理大量高分辨率的产品图像时，能够凭借其强大的多核心计算能力，快速地对图像数据进行预处理和初步分析，为后续的 YOLO11 模型推理提供稳定的数据支持。若处理器性能不足，如使用老旧的双核处理器，在面对复杂的图像数据时，会出现数据处理缓慢的情况，导致 YOLO11 模型的推理速度大幅下降，无法满足工业生产中实时检测的需求 。

内存方面，至少需要 16GB RAM，若要进行更复杂的训练任务，推荐使用 32GB 及以上的内存。在对大型医学图像数据集进行训练时，大量的图像数据和模型参数需要存储在内存中，如果内存只有 16GB，在训练过程中可能会频繁出现内存不足的情况，导致训练中断或训练速度极慢。而 32GB 及以上的内存能够为训练过程提供充足的空间，保证数据的快速读取和存储，大大提高训练效率。

图形处理单元（GPU）是影响 YOLO11 运行速度和性能的关键硬件。NVIDIA GeForce RTX 2060 或者更高的显卡是基本要求，并且需要具备至少 6GB 显存。为了获得更好的训练效果和速度，像 Tesla V100、A100 等具有更多 CUDA 核心数及更大显存容量的专业级 GPU 则更为理想。在自动驾驶场景下，需要对车辆行驶过程中的大量视频图像进行实时检测和分析，使用 NVIDIA GeForce RTX 3090 显卡，其强大的 CUDA 核心能够并行处理大量的数据，配合大显存，能够快速地加载和处理视频帧，使 YOLO11 模型能够实时准确地检测出道路上的车辆、行人、交通标志等目标，保障自动驾驶的安全性和可靠性。若使用显存较小、性能较低的显卡，在处理高分辨率、高帧率的视频图像时，会出现卡顿、检测延迟等问题，无法满足自动驾驶的实时性要求。

（二）软件准备

在断网环境下安装部署 YOLO11，需要提前准备好相关的软件。Anaconda 作为一个流行的数据科学平台，提供了 Python 及其包的管理工具，是不可或缺的软件之一 。

Anaconda 的主要作用在于它能够方便地创建、管理和切换不同的 Python 环境，这对于安装和运行 YOLO11 非常重要。由于 YOLO11 可能依赖于特定版本的 Python 和各种库，通过 Anaconda 可以轻松创建一个独立的虚拟环境，在这个环境中安装所需的软件包，避免不同项目之间的依赖冲突。比如，在一个已经安装了多个不同版本 Python 和各种库的系统中，使用 Anaconda 创建一个专门用于 YOLO11 的虚拟环境，就可以在这个环境中按照 YOLO11 的要求安装特定版本的 Python 和相关库，而不会影响到系统中其他项目的运行环境 。

接下来是 Anaconda 的安装方法。首先，需要从 Anaconda 官网（https://www.anaconda.com/products/individual）下载适合你操作系统的安装包。如果你的网络环境允许，可以直接从官网下载最新版本；若处于断网环境，则需要提前在其他有网的设备上下载好对应版本的安装包，并通过移动存储设备（如 U 盘）拷贝到目标电脑上。下载完成后，双击安装包开始安装。在安装过程中，会出现一些选项：

选择安装路径：建议选择一个磁盘空间充足且路径简洁的位置，比如 D 盘的根目录下创建一个 “Anaconda3” 文件夹进行安装，避免路径中包含中文或特殊字符，防止后续出现兼容性问题。

是否添加 Anaconda 到 PATH 环境变量：强烈建议勾选此选项，这样在命令行中就可以直接使用 Anaconda 的相关命令，方便后续的操作。例如，在创建虚拟环境、安装软件包等操作时，无需每次都切换到 Anaconda 的安装目录下执行命令 。

是否将 Anaconda 注册为默认的 Python：如果你的系统中没有其他重要的 Python 项目依赖于系统默认的 Python 环境，可以选择注册，这样在使用 Python 命令时，默认调用的就是 Anaconda 中的 Python。但如果系统中已经有其他重要的 Python 项目，建议不要勾选，以免影响其他项目的运行。

按照上述步骤完成选择后，点击 “安装” 按钮，等待安装过程完成。安装完成后，可以通过在命令行中输入 “conda –version” 来验证是否安装成功，如果显示出 Anaconda 的版本号，则说明安装成功。

四、在联网电脑上获取依赖项

（一）创建相似环境

在联网电脑上创建与目标断网设备相似的环境是获取依赖项的重要前提。这是因为不同的操作系统和 Python 版本可能会导致依赖项的兼容性问题，从而影响 YOLO11 在断网环境下的安装和运行。

首先，要确保联网机器的操作系统与目标断网设备一致。比如，如果断网设备使用的是 Windows 10 操作系统，那么联网电脑也应使用 Windows 10，这样可以保证依赖项在两种环境下的运行机制基本相同。因为不同操作系统对文件系统、进程管理等方面的处理方式存在差异，若操作系统不一致，可能会导致某些依赖项无法正常安装或运行 。

Python 版本也至关重要。YOLO11 对 Python 版本有一定的要求，通常建议使用 Python 3.8 及以上版本 。在联网电脑上，需要创建一个与断网设备 Python 版本相同的虚拟环境。可以使用 Anaconda 来创建虚拟环境，例如，在 Anaconda Prompt 中输入 “conda create -n yolo11_env python=3.9”，这将创建一个名为 “yolo11_env” 的虚拟环境，其中 Python 版本为 3.9。通过创建相同 Python 版本的虚拟环境，可以确保依赖项在两个环境中的兼容性，避免因 Python 版本差异导致的依赖安装失败或运行错误。

（二）下载 PyTorch 及相关组件

PyTorch 是 YOLO11 运行的核心依赖之一，根据 GPU 情况下载对应版本的 PyTorch 及相关组件是确保 YOLO11 高效运行的关键。

如果目标设备配备了 NVIDIA GPU，为了充分发挥 GPU 的加速性能，应下载带有 CUDA 加速功能的 PyTorch 版本。在联网电脑上，可以通过访问 PyTorch 官方网站（PyTorch）来获取下载链接。例如，若使用的 CUDA 版本为 11.7，Python 版本为 3.9，在官网的下载页面中，选择对应的操作系统（如 Windows）、CUDA 版本（cu117）和 Python 版本（3.9），然后复制生成的下载命令，如 “pip install torch torchvision torchaudio –extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117”，在命令行中执行该命令即可下载对应版本的 PyTorch 及相关组件。下载完成后，这些组件会以 wheel 文件的形式保存在本地目录中，通常默认保存在 Python 环境的 “site-packages” 目录下。若要指定保存路径，可以在下载命令中添加 “-d /your/save/path” 参数，将文件保存到指定的 “/your/save/path” 目录下。

若目标设备没有 GPU，或者 GPU 不支持 CUDA 加速，那么可以下载 CPU 版本的 PyTorch。在 PyTorch 官网的下载页面中，选择不包含 CUDA 的选项，然后按照上述类似的方法获取下载命令并执行下载。例如，对于 Python 3.9 的 CPU 版本，下载命令可能是 “pip install torch torchvision torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu” 。同样，下载完成后，可以将这些 wheel 文件保存到指定的本地目录，以便后续拷贝到断网设备上进行安装。

（三）获取 YOLO11 源码及其依赖

获取 YOLO11 源码及其依赖是在断网环境下成功部署 YOLO11 的基础。

首先，需要克隆 Ultralytics 官方 GitHub 仓库来获取 YOLO11 的源码。打开命令行工具，输入 “git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git”，这将在当前目录下克隆整个 YOLO11 项目的代码仓库。克隆完成后，进入克隆后的项目目录，例如 “cd ultralytics”。

接下来，需要导出 YOLO11 的依赖库列表。在项目目录下的命令行中输入 “pip freeze> requirements.txt”，这会将当前环境中 YOLO11 所依赖的所有库及其版本信息导出到一个名为 “requirements.txt” 的文本文件中。这个文件记录了 YOLO11 运行所需的各种依赖，包括 numpy、opencv – python 等常用库。

然后，根据导出的依赖库列表，下载相关的依赖文件。在命令行中输入 “pip download -r requirements.txt -d /your/download/path”，其中 “/your/download/path” 是指定的下载路径，这将下载 “requirements.txt” 中列出的所有依赖库及其相关文件，并保存到指定的路径下。这些下载的文件通常是 wheel 格式的安装包，它们包含了库的代码和元数据，便于在断网环境下进行安装 。在下载过程中，如果遇到某些依赖库无法直接通过 pip 下载的情况，可能需要手动从其他渠道获取这些依赖库的安装包，并将其保存到相同的下载路径下，以确保所有依赖都能在断网环境中顺利安装。

五、将依赖项转移到断网电脑

在成功在联网电脑上获取到 YOLO11 所需的所有依赖项后，接下来的关键步骤就是将这些依赖项安全、完整地转移到断网电脑上。由于断网环境限制了常规网络传输方式的使用，我们需要借助一些外部存储设备来完成这一任务。

（一）使用 U 盘传输

U 盘是一种便捷、常用的外部存储设备，广泛应用于文件传输场景。在将依赖项转移到断网电脑时，U 盘是一个理想的选择。首先，选择一个容量足够的 U 盘，确保其能够容纳所有下载的依赖文件。通常，YOLO11 的依赖项包括 PyTorch 及其相关组件、YOLO11 源码以及众多依赖库的安装包，这些文件加起来可能会占用几 GB 甚至更多的空间，因此建议选择 16GB 及以上容量的 U 盘。

将 U 盘插入联网电脑的 USB 接口，等待电脑识别设备。识别成功后，打开文件资源管理器，找到之前下载依赖项的保存路径，例如之前指定的 “/your/download/path” 目录。在该目录中，选中所有的依赖文件，包括 PyTorch 的 wheel 文件、YOLO11 源码文件夹以及 “requirements.txt” 文件和所有依赖库的 wheel 文件，然后通过右键菜单选择 “复制” 选项，或者使用快捷键 “Ctrl + C” 进行复制操作。接着，切换到 U 盘的文件目录，在空白处右键点击，选择 “粘贴” 选项，或者使用快捷键 “Ctrl + V”，将复制的文件粘贴到 U 盘中。复制过程中，要耐心等待，确保所有文件都完整地复制到 U 盘中，避免出现文件传输中断或部分文件丢失的情况。复制完成后，可以在 U 盘中查看文件列表，确认所有依赖文件都已成功复制 。

（二）使用移动硬盘传输

如果依赖项文件较多、体积较大，U 盘的容量可能无法满足需求，此时移动硬盘就成为了更好的选择。移动硬盘通常具有较大的存储容量，从几百 GB 到数 TB 不等，可以轻松容纳 YOLO11 的所有依赖文件。

将移动硬盘通过 USB 接口连接到联网电脑上，电脑会自动识别移动硬盘设备。打开文件资源管理器，定位到移动硬盘的盘符，然后按照与使用 U 盘传输类似的操作步骤，在联网电脑上找到下载依赖项的保存目录，选中所有依赖文件进行复制，再将其粘贴到移动硬盘的指定文件夹中。在选择移动硬盘的保存路径时，建议创建一个专门的文件夹，如 “YOLO11_Dependencies”，将所有依赖文件存储在该文件夹下，以便于管理和查找 。

无论是使用 U 盘还是移动硬盘传输依赖项，在传输完成后，都要注意安全移除存储设备。在 Windows 系统中，可以点击任务栏中的 “安全删除硬件并弹出媒体” 图标，选择对应的 U 盘或移动硬盘设备，然后点击 “停止” 按钮，待系统提示可以安全移除设备后，再拔下存储设备。在 Mac 系统中，点击菜单栏中的 “访达” 图标，在 “设备” 栏中找到对应的存储设备，点击其旁边的 “弹出” 按钮，即可安全移除设备。这样可以避免因直接拔下存储设备而导致的数据丢失或文件损坏问题 。

六、断网电脑上的安装过程

（一）创建虚拟环境（可选但建议）

在断网电脑上，使用 Anaconda 创建虚拟环境是一个非常不错的选择，它能为 YOLO11 的安装和运行提供一个独立且干净的环境，有效避免与系统中其他项目的依赖冲突。例如，在一个已经安装了多个不同版本 Python 和各种库的断网电脑上，为了确保 YOLO11 能够顺利运行，我们可以创建一个专门的虚拟环境。

打开 Anaconda Prompt（如果是 Windows 系统）或终端（如果是 Linux 或 Mac 系统），输入创建虚拟环境的命令：conda create -n yolo11_venv python=3.9，这里yolo11_venv是虚拟环境的名称，你可以根据自己的喜好进行修改，python=3.9指定了虚拟环境中 Python 的版本为 3.9 ，你需要根据 YOLO11 的具体要求以及之前在联网电脑上创建的环境来确定 Python 版本。

在执行上述命令后，系统会提示你确认创建环境，输入y并回车，Anaconda 将会自动安装所需的 Python 版本和一系列基本的库，这些基本库是 Python 运行所必需的，为后续安装 YOLO11 的依赖项提供基础支持。等待安装完成后，你就成功创建了一个虚拟环境。

若要激活刚刚创建的虚拟环境，在 Windows 系统的 Anaconda Prompt 中输入conda activate yolo11_venv；在 Linux 或 Mac 系统的终端中输入source activate yolo11_venv。激活虚拟环境后，命令行提示符会发生变化，通常会在前面显示虚拟环境的名称，这表示你当前已经进入到该虚拟环境中，后续的安装操作都将在这个虚拟环境中进行 。

（二）安装依赖项

在激活虚拟环境后，就可以开始安装之前从联网电脑转移过来的 YOLO11 依赖项了。首先，将之前通过 U 盘或移动硬盘转移到断网电脑上的依赖文件拷贝到一个合适的目录，比如在 D 盘创建一个名为 “YOLO11_Dependencies” 的文件夹，将所有依赖文件都放入其中 。

然后，打开命令行工具，确保当前处于刚刚激活的虚拟环境中。使用pip install命令来安装依赖项，由于是在断网环境下，需要使用–no-index –find-links参数来指定从本地文件夹中查找依赖包。假设之前将依赖文件拷贝到了 “D:YOLO11_Dependencies” 目录下，并且在该目录中有一个名为 “requirements.txt” 的文件，其中记录了所有的依赖项，那么安装命令如下：pip install –no-index –find-links=D:YOLO11_Dependencies -r D:YOLO11_Dependencies
equirements.txt。

执行上述命令后，pip 会按照 “requirements.txt” 文件中列出的依赖项，从指定的本地文件夹 “D:YOLO11_Dependencies” 中查找并安装相应的依赖包。在安装过程中，pip 会读取每个依赖包的元数据，检查依赖关系，并按照正确的顺序进行安装。如果某个依赖包依赖于其他包，pip 会先安装其依赖的包，然后再安装该包本身。例如，若 numpy 是 YOLO11 的依赖项之一，并且在 “requirements.txt” 中列出，pip 会先从本地文件夹中找到 numpy 的安装包（通常是.whl 格式的文件），然后进行安装，安装过程中会检查 numpy 是否有其他依赖项，并一并安装 。

在安装过程中，可能会遇到一些问题。比如，某些依赖包可能存在版本冲突，这时候需要仔细检查 “requirements.txt” 文件中各个依赖包的版本信息，看是否与 YOLO11 的要求以及其他依赖包的兼容性相匹配。若发现版本冲突，可以尝试手动调整 “requirements.txt” 文件中相关依赖包的版本，然后重新执行安装命令。还有一种情况是，某些依赖包可能需要特定的系统库或工具支持，如果缺少这些支持，安装可能会失败。比如，安装某些与图像相关的依赖包时，可能需要系统中安装了 OpenCV 的相关库文件，若缺少这些文件，安装过程中可能会报错。这时候需要根据错误提示，在断网电脑上手动安装所需的系统库或工具，或者在联网电脑上提前下载好这些依赖，并一并转移到断网电脑上进行安装 。

七、测试验证

（一）准备测试数据

在完成 YOLO11 的安装部署后，需要对其进行测试验证，以确保模型能够正常工作并达到预期的性能。首先要做的就是准备用于测试的图像或视频数据，这些数据的质量和格式会直接影响测试结果的准确性和可靠性。

对于图像数据，YOLO11 支持常见的图像格式，如 JPEG、PNG 等。在选择测试图像时，应尽量涵盖不同场景、光照条件、物体大小和角度等情况，以全面评估 YOLO11 的检测能力。例如，准备一组包含城市街道场景的图像，其中有的图像在白天光照充足的情况下拍摄，有的则是在傍晚光线较暗时拍摄；图像中的物体包括各种类型的车辆、行人、交通标志等，且车辆和行人有不同的姿态和角度，交通标志也有不同的大小和位置 。

若使用视频数据进行测试，YOLO11 支持的视频格式有 MP4、AVI 等。视频数据能够更真实地模拟实际应用场景，如监控视频、行车记录仪视频等。在选择视频时，要确保视频内容具有一定的复杂性和多样性，包含多个目标物体以及目标物体的运动变化。比如，选择一段监控商场出入口的视频，视频中会有大量人员进出，人员的行走方向、速度各不相同，还可能存在人员聚集、遮挡等情况 。

（二）运行测试代码

准备好测试数据后，就可以运行测试代码来检验 YOLO11 是否正常工作。下面是一段使用 Python 和 YOLO11 官方库进行测试的示例代码：

from ultralytics import YOLO

import cv2

# 加载YOLO11模型

model = YOLO('yolo11n.pt') # 这里使用yolo11n.pt模型，你可以根据实际情况更换

# 选择测试图像路径

image_path = 'test_image.jpg'

img = cv2.imread(image_path)

# 进行目标检测

results = model.predict(source=img, conf=0.5)

# 处理检测结果

for result in results:

boxes = result.boxes # 获取检测到的边界框信息

for box in boxes:

xyxy = box.xyxy[0] # 边界框坐标 (x1, y1, x2, y2)

conf = box.conf[0] # 置信度

cls = box.cls[0] # 类别

label = model.names[int(cls)] # 类别名称

# 在图像上绘制边界框和标签

cv2.rectangle(img, (int(xyxy[0]), int(xyxy[1])), (int(xyxy[2]), int(xyxy[3])), (0, 255, 0), 2)

cv2.putText(img, f'{label}: {conf:.2f}', (int(xyxy[0]), int(xyxy[1]) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

# 显示检测结果图像

cv2.imshow('YOLO11 Detection', img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中：

from ultralytics import YOLO：导入 YOLO11 库中的 YOLO 类，这个类提供了加载模型和进行预测的功能。

model = YOLO('yolo11n.pt')：使用YOLO类加载名为yolo11n.pt的模型权重文件，yolo11n.pt是 YOLO11 的一个预训练模型，这里可以根据实际需求更换为其他模型权重文件，如yolo11s.pt、yolo11m.pt等，不同的模型在大小、精度和速度上会有所差异。

image_path = 'test_image.jpg'和img = cv2.imread(image_path)：指定测试图像的路径，并使用 OpenCV 的cv2.imread函数读取图像。

results = model.predict(source=img, conf=0.5)：调用模型的predict方法对读取的图像进行目标检测，source=img表示输入源为读取的图像，conf=0.5设置了置信度阈值为 0.5，只有置信度大于这个阈值的检测结果才会被保留，通过调整置信度阈值，可以控制检测结果的准确性和召回率。例如，将置信度阈值提高到 0.8，会得到更准确但数量可能较少的检测结果；降低到 0.3，则会得到更多但可能包含一些误检的结果 。

后续的循环用于处理检测结果，boxes = result.boxes获取检测到的所有边界框信息，每个边界框包含坐标、置信度和类别等信息。通过box.xyxy[0]获取边界框的坐标，box.conf[0]获取置信度，box.cls[0]获取类别索引，再通过model.names[int(cls)]将类别索引转换为类别名称。最后使用 OpenCV 的cv2.rectangle和cv2.putText函数在图像上绘制边界框和标签，直观地展示检测结果 。

（三）分析测试结果

运行测试代码后，会得到带有检测结果的图像，接下来就需要对这些结果进行分析，以判断 YOLO11 的安装部署是否成功。

首先，观察检测结果中边界框的位置是否准确。准确的边界框应该紧密围绕目标物体，完整地框住物体且不会包含过多的背景区域。比如在检测行人时，边界框应刚好框住行人的身体，从头部到脚部，并且不能将周围的地面、墙壁等背景部分过多地包含进去。如果发现边界框出现明显的偏移，如只框住了物体的一部分，或者框的范围过大，包含了大量无关的背景，这可能表示模型的定位存在问题，原因可能是模型训练数据不足、模型参数调整不当，或者是测试图像的特征与训练数据差异较大。

其次，检查检测到的类别是否正确。YOLO11 会为每个检测到的目标分配一个类别标签，这个标签应该与目标物体的实际类别相符。例如，在检测交通标志时，模型应该能够准确识别出 “禁止通行”“限速 60” 等不同类型的交通标志，并正确标注相应的类别。若出现类别误判，如将 “行人” 误判为 “自行车”，可能是因为模型对不同类别的特征学习不够准确，需要进一步优化模型的训练过程，增加更多的训练数据，或者调整训练参数，以提高模型对不同类别特征的区分能力。

还要关注检测结果的完整性。在一幅图像中，所有明显的目标物体都应该被检测到。若存在一些较大、较明显的目标未被检测出来，即出现漏检情况，这可能是由于模型对某些特定场景或物体的适应性不足，或者是检测算法在处理某些复杂情况时存在局限性。比如在检测低对比度、部分遮挡的物体时，模型可能会出现漏检，这时可以尝试对测试数据进行增强处理，如调整对比度、亮度等，或者使用更复杂的模型结构来提高模型对复杂场景的适应性 。

最后，查看检测结果的置信度。置信度反映了模型对检测结果的自信程度，一般来说，置信度越高，检测结果越可靠。在测试结果中，如果大部分检测结果的置信度都较高，且在合理范围内（如大于 0.5），说明模型的检测效果较好。但如果出现大量置信度较低（如小于 0.3）的检测结果，即使这些结果的类别和位置看似正确，也需要谨慎对待，因为它们可能是误检结果。可以通过调整置信度阈值来筛选出更可靠的检测结果，同时也可以进一步分析低置信度结果出现的原因，如模型对某些特征的学习不够稳定，或者测试数据中存在一些干扰因素。

八、常见问题及解决办法

在断网环境下安装部署 YOLO11 的过程中，可能会遇到各种各样的问题，这些问题如果不能及时解决，会阻碍安装部署的顺利进行。下面将详细列举一些常见问题，并给出相应的解决方案。

（一）依赖冲突

在安装依赖项时，依赖冲突是较为常见的问题之一。例如，某些依赖库可能对其他库的版本有特定要求，当安装的库版本与这些要求不匹配时，就会出现依赖冲突。比如，在安装 YOLO11 的依赖项时，numba 0.57.1要求numpy<1.25,>=1.21，但系统中已安装的numpy版本为1.26.4，这就会导致依赖冲突 。

解决依赖冲突的方法有多种。一种方法是手动调整依赖库的版本，使其满足其他库的要求。可以使用pip install –upgrade命令来升级或降级依赖库的版本。在上述numba和numpy的例子中，可以使用pip install –upgrade 'numpy<1.25,>=1.21'命令来安装符合numba要求的numpy版本 。如果手动调整版本后仍然存在冲突，那么可以尝试查找相关库的文档或在技术论坛上搜索解决方案，看是否有其他方法来解决该冲突。有时，某些库可能存在一些兼容性问题，需要通过特定的安装顺序或安装参数来解决。

（二）版本不兼容

版本不兼容也是安装过程中可能遇到的难题。这可能涉及 Python 版本与 YOLO11 或其依赖库不兼容，或者 PyTorch 版本与其他组件不兼容等情况。比如，YOLO11 通常建议使用 Python 3.8 及以上版本，如果使用了较低版本的 Python，可能会导致各种未定义行为或模块加载失败等问题。在 PyTorch 方面，如果安装的 PyTorch 版本与 CUDA 版本不匹配，可能会导致无法正常使用 GPU 加速，或者在运行时出现错误 。

为了解决 Python 版本不兼容问题，首先要确保安装的 Python 版本符合 YOLO11 的要求。如果当前 Python 版本不符合要求，可以通过 Anaconda 创建一个包含正确 Python 版本的虚拟环境。比如，使用conda create -n yolo11_env python=3.9命令创建一个 Python 3.9 版本的虚拟环境 。对于 PyTorch 版本与 CUDA 版本不兼容的问题，在下载 PyTorch 时，一定要根据 CUDA 版本选择对应的 PyTorch 发行版。可以访问 PyTorch 官方网站，在下载页面中根据自己的操作系统、CUDA 版本和 Python 版本选择合适的下载链接进行下载安装 。

（三）缺少必要的库文件

在运行 YOLO11 时，有时会因为缺少某些特定的第三方库而导致报错。比如，在尝试导出 ONNX 格式的模型时，可能会遇到'Upsample' object has no attribute'recompute_scale_factor'错误，这通常是由于所用的 PyTorch 版本过低造成的，同时也可能暗示缺少某些与模型转换相关的库文件 。

解决缺少必要库文件的问题，首先要仔细查看报错信息，明确缺少的是哪个库文件。如果是因为版本问题导致的库文件缺失，如上述 PyTorch 版本过低的情况，可以尝试升级至最新稳定版 PyTorch，通常可以解决问题。可以使用pip install –upgrade torch命令来升级 PyTorch 。如果确定缺少某个具体的库文件，可以在联网电脑上下载该库文件的安装包（通常是.whl格式），然后将其拷贝到断网电脑上，使用pip install命令进行安装。假设缺少scikit – learn库，在联网电脑上下载好scikit – learn的.whl文件后，在断网电脑上使用pip install /path/to/scikit_learn-1.2.2-py3-none-any.whl（这里/path/to/是实际的文件路径）命令进行安装 。

（四）CUDA 相关问题

如果在使用 GPU 运行 YOLO11 时遇到问题，很可能是 CUDA 相关的问题。比如，可能出现无法识别 GPU 设备的情况，通过python -c “import torch; print(torch.cuda.is_available())”命令验证时返回False 。

对于 CUDA 相关问题，首先要确保 GPU 与 CUDA 兼容，并正确安装了 CUDA。可以使用nvidia – smi命令来检查 NVIDIA GPU 和 CUDA 版本的状态，查看 GPU 是否正常工作以及 CUDA 版本是否符合要求。如果 CUDA 未正确安装，可以从 NVIDIA 官方网站下载对应版本的 CUDA Toolkit 进行安装。安装过程中要注意选择正确的安装路径和安装选项 。还要检查 PyTorch 是否可以使用 CUDA，若无法使用，可能是 PyTorch 安装时未正确配置 CUDA 支持。可以重新安装 PyTorch，确保在安装时选择了与 CUDA 版本匹配的 PyTorch 发行版 。

九、总结

在断网环境下成功安装部署 YOLO11，关键在于前期准备的充分性、依赖项获取与转移的准确性以及安装过程的细致性。首先，要深入了解 YOLO11 的强大功能和与其他版本的显著差异，明确其在目标检测、实例分割等任务中的卓越表现，从而确定使用 YOLO11 的必要性。

硬件方面，务必确保处理器、内存和 GPU 等硬件配置满足要求，为 YOLO11 的高效运行提供坚实的基础。软件准备阶段，提前下载并安装好 Anaconda，为后续创建虚拟环境和管理依赖项做好铺垫。在联网电脑上创建与断网设备相似的环境，精准下载 PyTorch 及相关组件，克隆 YOLO11 源码并获取其依赖，再借助 U 盘或移动硬盘将这些依赖项安全转移到断网电脑。

在断网电脑上安装时，创建虚拟环境可以有效避免依赖冲突，按照正确的步骤安装依赖项，安装过程中要仔细处理可能出现的依赖冲突、版本不兼容、缺少必要库文件以及 CUDA 相关等问题，确保安装的顺利进行。安装完成后，使用多样化的测试数据进行测试验证，全面分析测试结果，从边界框位置、类别准确性、检测完整性和置信度等多个角度评估 YOLO11 的性能。

希望读者通过本文的详细介绍，能够在断网环境下顺利完成 YOLO11 的安装部署，并将其应用到实际项目开发中。无论是在安防监控、工业检测，还是在医疗、农业等领域，YOLO11 都有着巨大的应用潜力。相信大家在实践过程中，不仅能够掌握 YOLO11 的安装部署技巧，还能充分发挥其强大功能，为自己的项目带来创新和突破，在计算机视觉领域不断探索前行，创造出更多有价值的成果。