青岐网站建设平台,深圳网站建设61916,wordpress导出app,特种作业证查询官网非常高兴地向大家介绍 Ultralytics YOLO系列的新模型#xff1a; YOLO11#xff01; YOLO11 在以往 YOLO 模型基础上带来了一系列强大的功能和优化#xff0c;使其速度更快、更准确、用途更广泛。主要改进包括
增强了特征提取功能#xff0c;从而可以更精确地捕捉细节以更…非常高兴地向大家介绍 Ultralytics YOLO系列的新模型 YOLO11 YOLO11 在以往 YOLO 模型基础上带来了一系列强大的功能和优化使其速度更快、更准确、用途更广泛。主要改进包括
增强了特征提取功能从而可以更精确地捕捉细节以更少的参数实现更高的精度更快的处理速度从而显著提高了实时性能 了解 YOLO11
YOLO11为YOLO系列开启了新的篇章提供一个功能更强大、更通用的模型将计算机视觉技术推向了新的高度。凭借其精炼的架构和增强的功能YOLO11的性能和精度更胜一筹。Ultralytics的创始人兼首席执行官Glenn Jocher分享道“YOLO11旨在打造一款既强大又实用的模型以满足现实世界应用的需求。其改进后的效率和准确性使其成为一款强大的工具可以适应各行各业面临的独特挑战。我迫不及待地想看到视觉AI社区如何利用YOLO11创造创新解决方案将计算机视觉技术提升至新的层级。”
以下是 YOLO11 支持的计算机视觉任务
目标检测在图像或视频帧中识别和定位物体并在其周围绘制边界框适用于监控、自动驾驶和零售分析等应用实例分割在图像中识别和分离单个物体直至像素级别。对于医学影像和制造业中的缺陷检测等应用非常有用图像分类将完整图像归类到预定义的类别中适合电子商务中的产品分类或野生动物监测等应用姿态估计检测图像或视频帧中的特定关键点以跟踪动作或姿态有益于健身追踪、运动分析和医疗保健应用方向性目标检测Oriented Bounding BoxOBB检测具有方向角的物体可以更精确地定位旋转物体对于航空影像、机器人技术和仓库自动化任务特别有价值目标追踪在连续的视频帧中监控和跟踪物体的运动对于许多实时应用至关重要 YOLO11独特之处
YOLO11在今年早些时候推出的YOLOv9和YOLOv10的基础上取得了进一步进展融入了改进后的架构设计、增强的特征提取技术以及优化的训练方法。YOLO11真正脱颖而出之处在于其速度、准确性和效率的出色结合使其成为Ultralytics迄今为止打造的最强大的模型之一。凭借改进后的设计YOLO11提供了更好的特征提取能力即从图像中识别重要模式和细节的过程这使得即使在具有挑战性的场景中也能更准确地捕捉复杂细节
值得注意的是YOLO11m在COCO数据集上实现了更高的平均精度均值mAP分数同时使用的参数比YOLOv8m少了22%从而在不影响性能的情况下减轻了计算负担。意味着它在运行更高效的同时还能提供更准确的结果。此外YOLO11的处理速度更快推理时间比YOLOv10快约2%非常适合实时应用 YOLO11旨在处理复杂任务的同时减少对资源的占用并设计用于提升大规模模型的性能使其非常适合要求苛刻的AI项目。对增强管道的改进也优化了训练过程使YOLO11更容易适应不同的任务无论是处理小型项目还是大规模应用
事实上YOLO11在处理能力方面效率极高非常适合在云和边缘设备上部署确保在不同环境中都能灵活应用。简而言之YOLO11不仅仅是一次升级它是一个更准确、更高效、更灵活的模型能够更好地应对任何计算机视觉挑战。无论是自动驾驶、监控、医疗成像、智能零售还是工业应用场景YOLO11都足够灵活几乎可以满足任何计算机视觉应用的需求
无缝集成现有系统
YOLO11旨在与当前使用的系统和平台实现无缝集成。在YOLOv8提供的支持基础上YOLO11兼容多种训练、测试和部署环境。无论使用的是NVIDIA GPU、边缘设备还是在云平台上进行部署YOLO11都已进行优化能够轻松融入工作流程
赋能AI社区
YOLO11进步的一个主要因素是Ultralytics HUB。Ultralytics HUB是一个用户友好的平台可简化YOLO模型包括YOLO11的训练和部署 Ultralytics HUB通过让用户能够上传数据集、访问一系列预训练模型以及在一个平台上管理项目从而简化了开发流程。HUB还支持协作使团队能够轻松地在AI项目上展开合作。以下是Ultralytics HUB的其他一些关键功能
云训练提供无缝的基于云的模型训练以实现可扩展性和效率预训练模型提供访问各种预训练的YOLOv5、YOLOv8和YOLO11模型模型导出训练后的模型可以导出为各种格式以进行部署集成与Roboflow、Google Colab和Weights Biases等平台无缝集成详细文档提供全面的指南和常见问题解答以支持用户社区支持有一个活跃的Discord社区可供提问和讨论
凭借HUB的直观设计经验丰富的开发人员和新用户都可以快速上手。随着越来越多的开发人员通过HUB使用YOLO11可以期待高性能应用的激增这些应用将突破计算机视觉的界限并塑造AI技术的未来
体验 YOLO11
像 YOLOv8 一样YOLO11 很快将通过 Ultralytics HUB 和 Ultralytics Python 包提供试用。可以登录 HUB 或查看我们的快速入门指南了解如何安装包的逐步说明。发布后能够探索其功能尝试不同的数据集并查看 YOLO11 在各种场景下的表现。我们迫不及待地想看到 AI 社区与 YOLO11 互动并为其发展做出贡献提供反馈或在其基础上构建 https://www.ultralytics.com/zh/blog/ultralytics-yolo11-has-arrived-redefine-whats-possible-in-ai
