YOLOv11-RGBT

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YOLOv11-RGBT: Towards a Comprehensive Single-Stage Multispectral Object Detection Framework（Supports RGBT detection for all YOLO series from YOLOv3 to YOLOv13, as well as RTDETR. 【Ultralytics YOLOv3-YOLOv13】

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- __init__.py
- conftest.py
- test_cli.py
- test_cuda.py
- test_engine.py
- test_exports.py
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  - predictor.py
  - results.py
  - trainer.py
  - tuner.py
  - validator.py
- - __init__.py
  - auth.py
  - session.py
  - utils.py
- - __init__.py
- - __init__.py
  - autobackend.py
  - tasks.py
- - __init__.py
  - ai_gym.py
  - analytics.py
  - distance_calculation.py
  - heatmap.py
  - object_counter.py
  - parking_management.py
  - queue_management.py
  - region_counter.py
  - security_alarm.py
  - solutions.py
  - speed_estimation.py
  - streamlit_inference.py
  - trackzone.py
- - __init__.py
  - basetrack.py
  - bot_sort.py
  - byte_tracker.py
  - README.md
  - track.py
- - __init__.py
  - atss.py
  - autobatch.py
  - benchmarks.py
  - checks.py
  - dist.py
  - downloads.py
  - errors.py
  - files.py
  - instance.py
  - loss.py
  - metrics.py
  - ops.py
  - patches.py
  - plotting.py
  - tal.py
  - torch_utils.py
  - triton.py
  - tuner.py
- __init__.py
.dockerignore
.gitignore
CITATION.cff
CONTRIBUTING.md
detect-1C.py
detect-4C.py
detect-6C.py
detect-multispectral.py
detect.py
export.py
get_FPS.py
heatmap_RGBT.py
LICENSE
mkdocs.yml
pyproject.toml
README.md
README_Zh.md
requirements.txt
train-cls.py
train-rtdetr.py
train.py
train_Gray.py
train_MCF_demo.py
train_multispectral.py
train_RGBRGB.py
train_RGBT.py
train_RGBT_mine_print.py
transform_COCO_to_RGBT.py
transform_MCF.py
transform_PGI.py
val.py
YOLOv11-RGBT-2506.14696_v2.pdf

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/wandahangFY/YOLOv11-RGBT

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd YOLOv11-RGBT

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. Docker

쉬움 추천

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.

docker build -f docker/Dockerfile -t yolov11-rgbt .

Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.

docker run -p 8080:80 yolov11-rgbt

빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.

✅ 터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.

3. Python

쉬움

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).

pip install -r requirements.txt

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

pip install -e .

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

// repository documentation

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