C++ 使用 OpenCV 部署 YOLOv11-CLS 图像分类模型（包含详细的完整的程序和数据）
本文介绍了利用 C++ 和 OpenCV 对 YOLOv11-CLS 模型完成图像分类的具体方法，涵盖模型导入、数据预处理流程及推理操作，并提供了一份详尽的操作指南，其中包括数据增强、置信度调整等进阶应用技巧。本项目的目的是通过演示如何使用 C++ 和 OpenCV 构建一个高效的图像分类系统。
适合人群：有基本的 C++ 或机器学习背景的研究人员和技术工作者。
应用场景及目标：适用于需要高性能实时物体检测的各种应用环境中，例如无人车系统和安保摄像头等领域。使用者能够学习到模型选择、环境搭建以及优化技术的应用。
此外，为了改善模型表现和用户体验感，在今后的研发过程中还考虑集成更多的自定义功能选项。目前推荐用户严格按照文档提示来进行操作。
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