From d9b9cae741487c5bb28cf10481ec5a2668578de5 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: qi_0527 <ste920527@gmail.com>
Date: Sat, 1 Feb 2025 22:44:22 +0800
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E6=96=B0=E5=A2=9E=20Yolo/YoloV11/README.md?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

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 Yolo/YoloV11/README.md | 108 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 108 insertions(+)
 create mode 100644 Yolo/YoloV11/README.md

diff --git a/Yolo/YoloV11/README.md b/Yolo/YoloV11/README.md
new file mode 100644
index 0000000..7a47c9a
--- /dev/null
+++ b/Yolo/YoloV11/README.md
@@ -0,0 +1,108 @@
+# YoloV8 與 YoloV11 安裝教學
+
+## 基礎安裝
+
+1. 先找到nvdia控制面板
+
+
+<img src="images/1.png" >
+
+
+2. 系統資訊=> 點元素  (本人顯卡1070 版本CUDA 11.1.102)
+
+
+<img src="images/2.png" >
+
+
+3. 官網尋找自己的版本,不能下載超過自己的版本 (https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive) (本人下載版本11.1.1)
+
+
+<img src="images/3.png" >
+
+
+4. 下載CUDNN,選擇自己CUDA的版本可以的 (https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive) (本人下載版本8.9.6.50  CUDA 11 )
+
+5. 將CUDNN 解壓縮複製 三個資料 bin,include,lib 
+
+
+<img src="images/4.png" >
+
+
+6. 將CUDNN 複製的檔放到CUDA 只接貼上取代就好 (本人CUDA位置 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1)
+
+
+<img src="images/5.png" >
+
+
+7. 安裝好後 打開cmd 確認安裝完畢 nvcc -V 
+
+
+<img src="images/6.png" >
+
+## 安裝Python 以及 Anaconda 和 Pycharm 
+1. Python 官網(https://www.python.org/downloads/)
+2. Anaconda 官網(https://www.anaconda.com/download)
+3. Pycharm 官網 (https://www.jetbrains.com/pycharm)
+4. Anaconda與 Pycharm 都要先註冊好
+
+## Pycharm 與YoloV8 與 YoloV11 以及安裝Pytorch
+### 因YoloV8 跟 YoloV11 前半段安裝都是相同的,只有安裝模型時的不同
+1. 利用Anaconda 方式選擇Python 3.10版 
+2. Pycharm 的Cmd Terminal 前面要顯示你剛剛命名的虛擬機 本人是(yoloV8)   (這步驟很重要,用好才可安裝Pytorch)
+
+
+<img src="images/7.png" >
+
+
+3. 接著安裝Pytorch 官網(https://pytorch.org/) 
+4. 選擇好版本複製,記得pip3去掉3 留pip (本人 pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118)
+
+
+<img src="images/8.png" >
+
+
+5. 將複製好的貼上Pycharm安裝
+6. 安裝好打pip list 顯示
+
+
+<img src="images/9.png" >
+
+
+7. 確定安裝好後 接著安裝 
+```
+pip install ultralytics
+
+```
+8. 測試並安裝模型 (下載n模型或s模型都可以,本人都用s模型)
+  
+YoloV8
+```
+yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'
+
+```
+YoloV11
+```
+yolo predict model=yolo11n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'py
+
+```
+```
+yolo predict model=yolo11s.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'py
+
+```
+9. 安裝標記
+```
+pip install labelimg
+
+```
+10. 執行
+```
+labelimg
+
+```
+## 講解模型
+
+主要以 n, s, m, l, 和 x 表示
+
+<img src="images/10.png" >
+
+基本上都用n 跟 s 就好  (本人都用s,準度很高,顯卡(1070)輕鬆跑)