了解Ultralytics YOLO - 最新的实时对象检测和图像分割技术。了解其功能,最大限度地发挥其在项目中的潜力。
YOLO11 的应用 目标检测 实例分割 姿态估计 图像分类 定向物体检测 (OBB) YOLO11 系列是 YOLO 家族中最先进的 (SOTA)、最轻量级、最高效的模型,其表现优于其前辈。它由 Ultralytics 创建,该组织发布了 YOLOv8,这是迄今为止最稳定、使用最广泛的 YOLO 变体。YOLO11 将延续 YOLO 系列的传奇。在本文中,我们将...
conda create -n yolov11 python=3.10 创建完之后输入 conda activate yolov11 进入yolov11环境之中,此时有NVIDIA显卡安装GPU版看4.3,其它需要安装CPU版看4.4。 4.3 安装GPU版本 4.3.1 安装pytorch(GPU版) 打开prompt 输入conda activate yolov11进入yolov11环境,之后输入下方命令即可安装pytorch,耐心等待安装完...
针对效率和速度进行优化:YOLO11 引入了精致的架构设计和优化的训练管道,提供更快的处理速度并保持准确性和性能之间的最佳平衡。 使用更少的参数获得更高的精度:随着模型设计的进步,YOLO11m 在 COCO 数据集上实现了更高的平均精度 (mAP),同时使用的参数比 YOLOv8m 少 22%,从而在不影响精度的情况下提高计算效率。
简介: 本文详细介绍YOLO11,包括其全新特性、代码实现及结构框图,并提供如何使用NEU-DET数据集进行训练的指南。YOLO11在前代基础上引入了新功能和改进,如C3k2、C2PSA模块和更轻量级的分类检测头,显著提升了模型的性能和灵活性。文中还对比了YOLO11与YOLOv8的区别,并展示了训练过程和结果的可视化 ...
准备好迎接令人兴奋的 Ultralytics YOLO11 首次亮相吧!🚀在这个充满干货的视频中,我们将向您展示为什么 YOLO11 是迄今为止最强大的目标检测模型!🎉 通过令人印象深刻的基准测试、颠覆性的特性和令人惊叹的实际性能,我们将为您详细介绍所有您需要了解的内容。从关键
Ultralytics YOLO11 Modes ultralytics/ultralytics v8.3.65 35.6k 6.9k Introduction Ultralytics YOLO11 is not just another object detection model; it's a versatile framework designed to cover the entire lifecycle ofmachine learningmodels—from data ingestion and model training to validation, deployme...
1. labelme 进行数据标注 image.png 2. lableme格式的文件转为yolo格式 labelme2yolo --json_dir ./ 3. lableme格式的文件转为yolo格式 fromultralyticsimportYOLO# 创建 YOLO11 模型对象model=YOLO('yolo11m.pt')# 选择适合的模型配置文件,也可以是 yolov8n.yaml, yolov8s.yaml 等# 开始训练model.train...
2024年9月30日,在YOLOVision活动上,Ultralytics团队正式宣布发布YOLOv11。短短2年,YOLO就从YOLOv8一下子迭代到YOLOv11,可见目前AI的发展速度。 感兴趣的小伙伴可以看看官方的仓库:https://github.com/ultralytics/ultralytics 模型介绍 对比YOLOv8(Ultralytics前一代出品),主要有三个模型结构的变化: ...
目前YOLO11提供两种许可选项,以适应不同的使用情况: -AGPL-3.0 许可证:这种经 OSI 批准的开源许可证非常适合学生和爱好者使用,可促进开放协作和知识共享。 -企业许可证:该许可证专为商业用途设计,允许将Ultralytics 软件和人工智能模型无缝集成到商业产品和服务中,绕过了AGPL-3.0 的开源要求。