Yolo11实战：基于YOLOv11的半自动化数据标注技术实践

摘要

在人工智能项目开发中，数据标注的耗时性与高成本已成为制约模型迭代效率的核心瓶颈。本文以YOLOv11的COCO预训练模型为技术基础，系统阐述半自动化标注流程的设计与实现，旨在通过**“模型推理-人工校验-迭代优化”**的闭环机制，显著提升标注效率与数据质量。

---

一、技术框架与核心流程

1. 初始标注数据集的构建

   • 数据预处理：通过标准化图像格式（如RGB归一化）、降噪及尺寸统一化处理（推荐YOLOv11默认输入分辨率640×640），确保输入数据符合模型要求。
   • 种子数据标注：采用LabelImg或Labelme工具对5%-10%的原始数据进行人工标注，优先覆盖目标场景中的高频类别与复杂样本（如遮挡、小目标），形成高质量初始训练集。

2. YOLOv11预训练模型部署与微调

   • 模型初始化：加载COCO预训练权重（如yolov11s.pt），利用其在大规模数据集上的特征提取能力，快速适应新场景的检测需求。
   <