1、魔改的yolo11-cls（主改head.py内容），加载时使用如下方式，否则可能魔改无效
yolo = YOLO("yolo11n-cls.yaml").load("yolo11n-cls.pt")
yolo11n-cls.yaml里将nc写成自己的类别数
2、train时data指定的yaml无效，提示数据集未找到
直接用目录，到train、val的上一层即可。我的train、val文件夹都在dst目录里。
yolo = YOLO("yolo11n-cls.yaml").load("yolo11n-cls.pt")
results = yolo.train(data='/home/用户名/datasets/classify/dst', epochs=500, batch=32, imgsz=160,patience=0)
参考 YOLO 11 Dataset not found 解决方法_趋动云 yolo 'yolo11n.yaml' does not exist-CSDN博客
3、export导出时，batch动态，图像尺寸固定
yolo导出，动态batch，固定图片尺寸 - 夕西行 - 博客园
4、export导出onnx后，opencv dnn调用崩溃
opset指定版本太高，设置为11即可
#转onnx
best = YOLO("yolo11n-cls.yaml").load("./runs/classify/train45/weights/best.pt")
best.export(format="onnx",imgsz=(160,640),dynamic=True,opset=11)
标签：yolo11,yolo,yolo11n,模型,分类,yaml,train,YOLO,cls From： https://www.cnblogs.com/xixixing/p/18608660