Computer vision YOLO11 model

Train.py

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+from ultralytics import YOLO
+import os
+
+os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = "TRUE"
+os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
+
+def main():
+    # 初始化 Weights & Biases
+    import wandb
+    wandb.login(key='7cfbcf76a18a8441b04eb5d7adb988e69a79705e')  # 替换为你的 API 密钥
+    wandb.init(project="YOLO-Training", name="YOLOv11_finetune", mode="online")
+
+    # 加载 YOLO 模型
+    model = YOLO('yolo11n.pt')
+
+    # 开始训练
+    model.train(
+        data=r"D:\AIM\lemon\lemon_quality_dataset_YOLO11\data.yaml",  # 数据集配置文件路径
+        epochs=2,                              # 训练轮次
+        imgsz=640,                             # 图像大小
+        batch=16,                              # 批量大小
+        lr0=0.005,                              # 初始学习率
+        workers=0,                             # 设置为 0，禁用多进程数据加载
+        device=0,                              # 设备 (0 = 第一块 GPU, 'cpu' = CPU)
+        project="YOLO-Training",               # W&B 项目名称
+        name="YOLOv11_finetune",               # W&B 实验名称
+        exist_ok=True                          # 如果目录存在是否覆盖
+    )
+
+if __name__ == '__main__':
+    import torch.multiprocessing as mp
+    mp.freeze_support()  # 解决 Windows 下的多进程启动问题
+    main()