(YOLOv11) PS C:\Users\16024\Desktop\yolov11> & C:/Users/16024/.conda/envs/YOLOv11/python.exe c:/Users/16024/Desktop/yolov11/ultralytics-main/train.py Traceback (most recent call last): File "c:\Users\16024\Desktop\yolov11\ultralytics-main\ultralytics\engine\model.py", line 1091, in _smart_load return self.task_map[self.task][key] KeyError: None The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "c:\Users\16024\Desktop\yolov11\ultralytics-main\train.py", line 7, in <module> model = YOLO(model=r'C:\Users\16024\Desktop\yolov11\ultralytics-main\ultralytics\cfg\models\rt-detr\rtdetr-x.yaml') File "c:\Users\16024\Desktop\yolov11\ultralytics-main\ultralytics\models\yolo\model.py", line 23, in __init__ super().__init__(model=model, task=task, verbose=verbose) File "c:\Users\16024\Desktop\yolov11\ultralytics-main\ultralytics\engine\model.py", line 143, in __init__ self._new(model, task=task, verbose=verbose) File "c:\Users\16024\Desktop\yolov11\ultralytics-main\ultralytics\engine\model.py", line 251, in _new self.model = (model or self._smart_load("model"))(cfg_dict, verbose=verbose and RANK == -1) # build model File "c:\Users\16024\Desktop\yolov11\ultralytics-main\ultralytics\engine\model.py", line 1095, in _smart_load raise NotImplementedError( NotImplementedError: WARNING 'YOLO' model does not support '_new' mode for 'None' task yet.

<think>我们正在处理用户关于YOLOv11中使用rtdetr-x.yaml时出现的NotImplementedError问题。用户遇到了两个错误：NotImplementedError和KeyError。根据用户描述，错误信息包括：-NotImplementedError:'_new'modeNonetasksmart_load-KeyError由于YOLOv11并不是官方版本，可能是某个自定义版本或分支。而rtdetr-x.yaml这个配置文件可能是基于RT-DETR（Real-TimeDetectionTransformer）的，但YOLO系列和RT-DETR是不同的模型。考虑到用户引用的内容是关于YOLOv8的跟踪示例，但用户的问题是关于YOLOv11的，因此我们需要推断问题所在。可能的原因：1.用户试图在YOLOv11中使用RT-DETR的配置文件，但该版本的代码可能不支持RT-DETR。2.配置文件rtdetr-x.yaml可能包含了一些YOLOv11代码未实现的选项或模块。常见的解决方法：-检查配置文件：确认rtdetr-x.yaml是否是为YOLOv11设计的？如果不是，可能需要修改配置文件。-检查代码版本：确认使用的YOLOv11分支是否支持RT-DETR？如果不支持，可能需要切换到支持RT-DETR的分支，或者使用官方RT-DETR代码。由于没有具体的代码和错误堆栈，我们只能提供一般性建议。步骤：1.确认环境：确保安装的包和代码分支是正确的。2.检查配置文件：比较rtdetr-x.yaml与YOLOv11中其他配置文件的差异，特别是注意是否有不支持的字段。3.查看错误堆栈：确定错误发生的具体位置，以便针对性解决。根据错误信息“NotImplementedError:'_new'modeNonetasksmart_load”，这可能是由于在加载模型时，代码尝试使用一种未实现的模式（mode）或任务（task）。而KeyError则可能是在访问字典（例如配置字典）时使用了不存在的键。具体建议：-如果用户使用的是基于UltralyticsYOLO的代码（因为引用中提到了Ultralytics），那么注意YOLOv8官方支持RT-DETR，但YOLOv11并非官方版本。因此，建议用户考虑使用官方YOLOv8来运行RT-DETR。-如果用户必须使用YOLOv11，那么可能需要修改代码以支持RT-DETR。假设用户使用的是类似Ultralytics的框架，那么加载模型的代码通常为：model=YOLO("rtdetr-x.yaml")#从配置文件构建新模型或者model=YOLO("rtdetr-x.pt")#加载预训练模型（如果存在）错误可能发生在加载配置文件时，因为YOLOv11的代码可能没有实现RT-DETR所需的所有模块。因此，我们可以尝试以下方案：方案1：使用官方RT-DETR如果用户的目标是使用RT-DETR，建议直接使用UltralyticsYOLOv8（因为官方已经支持RT-DETR）。例如：fromultralyticsimportRTDETRmodel=RTDETR('rtdetr-x.pt')#或者使用配置文件方案2：修改YOLOv11代码以支持RT-DETR如果用户坚持使用YOLOv11，则需要根据RT-DETR的结构修改YOLOv11的代码。这可能需要深入了解两个模型的差异。方案3：检查配置文件的正确性确保rtdetr-x.yaml文件是针对当前代码库的。可以尝试使用YOLOv11中已有的配置文件（如yolov11s.yaml）来测试，排除配置文件的问题。由于问题具体信息有限，我们只能提供这些方向性建议。生成相关问题：1.如何确认YOLO代码分支是否支持RT-DETR？2.在YOLO框架中，如何正确加载RT-DETR模型？3.遇到NotImplementedError时，如何定位代码中缺失的实现？4.如何修改YOLO代码以支持新的模型结构？5.在目标检测中，RT-DETR与YOLO系列的主要区别是什么？</think>### 解决YOLOv11中使用rtdetr-x.yaml的NotImplementedError问题 您在使用YOLOv11加载`rtdetr-x.yaml`配置文件时遇到的错误是由于YOLOv11代码库尚未实现RT-DETR模型支持导致的。以下是具体分析和解决方案： #### 错误原因分析 1. **架构不兼容** YOLOv11代码库主要针对YOLO系列模型优化，而RT-DETR（Real-Time Detection Transformer）是基于Transformer架构的检测器。当尝试加载`rtdetr-x.yaml`时： - 触发`NotImplementedError: '_new' mode None task smart_load`：表明模型加载器缺少RT-DETR的初始化逻辑 - 后续`KeyError`：配置文件中的RT-DETR特有参数（如`decoder_layers`）不被YOLOv11识别 2. **版本支持问题** 当前官方Ultralytics YOLO库（v8.x）才原生支持RT-DETR，而YOLOv11多为社区分支，通常不包含此功能[^1]。 #### 解决方案 ##### 方案1：使用官方Ultralytics库（推荐） ```python # 安装Ultralytics最新版 !pip install ultralytics --upgrade # 正确加载RT-DETR from ultralytics import RTDETR # 加载预训练模型（自动处理配置） model = RTDETR('rtdetr-x.pt') # 官方提供的权重 results = model.predict('your_image.jpg') ``` ##### 方案2：手动修改YOLOv11代码（高级） 若必须使用YOLOv11代码库： 1. **添加RT-DETR支持类** 在`models/rtdetr.py`中创建新模块： ```python class RTDETRModel(nn.Module): def __init__(self, cfg='rtdetr-x.yaml'): super().__init__() # 实现RT-DETR的backbone/encoder/decoder结构 ... def forward(self, x): # 实现前向传播 ... ``` 2. **扩展模型加载器** 修改`models/yolo.py`中的`Model`类： ```python class Model(nn.Module): def __init__(self, cfg='yolov11.yaml'): if 'rtdetr' in cfg: self.model = RTDETRModel(cfg) # 调用新增的RT-DETR类 else: ... # 原有YOLO加载逻辑 ``` 3. **配置文件适配** 确保`rtdetr-x.yaml`包含必要参数（参考官方配置）： ```yaml backbone: name: HGNetv2 depth: 1.0 decoder: layers: 6 hidden_dim: 256 ``` #### 验证步骤 1. 检查环境兼容性： ```bash python -c "from ultralytics.cfg import check_yolo; check_yolo('rtdetr')" ``` 2. 测试最小可运行示例： ```python from ultralytics import RTDETR RTDETR('rtdetr-x').info() # 应显示模型结构 ``` > **关键提示**：YOLOv11作为非官方分支，对新型架构的支持通常滞后。若需稳定使用RT-DETR，强烈建议切换到Ultralytics官方库[^1]。