YOLO 模型库 YOLO11 支持所有YOLO 版本,甚至包括竞争对手的版本Google MobileNet 等) 支持多种格式和平台 将训练好的模型轻松导出为最常见的格式(ONNX,OpenVINO,CoreML 等),并在从 CPU 到 GPU 的各种平台上运行这些模型 格伦-约切尔 Ultralytics 创始人兼首席执行官 ...
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。
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...
YOLOv11/Ultralytics/YOLOv8可视化界面ui设计,基于pyqt5,单文件即插即用,支持文件夹检测及云摄像头检测并保存 本文的可视化界面对于YOLOv11/Ultralytics/YOLOv8的检测、分割、分类、姿势估算(detection, segmentation, obb, classification, and pose estimation)等均可正常显示。本次新增了图片及视频的保存,可以...
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 ...
Ultralytics 的上一个官方版本是 2023年1月发布的 YOLOv8 系列,已经过去了1年多了。那么 YOLO11 作为最新官方版本都有哪些更新呢? 1 强化特征提取:YOLO11 采用了改进的后端和颈部架构,增强了特征提取能力,从而实现更精确的物体检测和更复杂的任务执行; ...
Ultralytics YOLO11 是一个支持多种计算机视觉 任务的通用人工智能框架。该框架可用于执行检测、分割、obb、分类和姿态估计。每项任务都有不同的目标和用例,因此您只需使用一个框架就能应对各种计算机视觉挑战。观看: 探索Ultralytics YOLO 任务: 物体检测分段、OBB、跟踪和姿态估计。
介绍最新版本的广受好评的实时目标检测和图像分割模型Ultralytics YOLO11 YOLO supports various vision AI tasks such as detection, segmentation, pose estimation, tracking, and classification. YOLO支持各种视觉AI任务,如检测,分割,姿态估计,跟踪和分类
成功将Ultralytics YOLO11 模型导出为TensorRT 格式后,您现在就可以部署它们了。有关在各种设置中部署TensorRT 模型的深入说明,请参阅以下资源:使用Triton 服务器部署Ultralytics :我们的指南介绍了如何使用NVIDIA 的Triton Inference(前身为TensorRT Inference)服务器,专门用于Ultralytics YOLO 模型。 利用深度神经网络...
观看:Ultralytics YOLO11 常见问题|安装错误、模型培训问题 常见问题 安装错误 出现安装错误有多种原因,如版本不兼容、缺少依赖项或环境设置不正确。首先,请检查确保您正在执行以下操作: 建议您使用Python 3.8 或更高版本。 确保安装了正确版本的PyTorch(1.8 或更高版本)。