支持的任务范围广泛:无论是对象检测、实例分割、图像分类、姿态估计还是定向对象检测 (定向物体检测),YOLO11 使用在各种计算机视觉任务上,而基于 YOLO 系列模型开发的应用数不胜数。 YOLO11对象检测模型的使用 使用yolo11系列也是比较简单,只需要 git 整个yolo11 的 GitHub 代码,在ultralytics文件夹下输入如下指令即可。
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...
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。
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...
1.YOLO11介绍 1.1 C3k2 1.2 C2PSA介绍 1.3 11 Detect介绍 1.4 YOLO11和 YOLOv8的区别 2.如何训练YOLO11模型 2.1 如何训练NEU-DET数据集 2.1.1 数据集介绍 2.1.2 超参数修改 2.2.3 如何训练 2.2.4训练结果可视化结果 本文主要内容:YOLO11 全新发布(原理介绍+代码详见+结构框图)| YOLO11如何训练自己...
Ultralytics新作-YOLOv11 本文介绍视觉目标检测模型YOLOv11。 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...
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 ...
YOLOv11是由Ultralytics公司最新开发的目标检测模型,旨在实现实时检测时的准确性和效率之间的平衡。相较于之前的YOLO版本,YOLOv11在模型架构和训练策略上进行了显著优化,使其在多种应用场景中表现出色。 关键词 YOLOv11, Ultralytics, 实时检测, 模型优化, 目标检测 ...
✅ 虽然标题说是 YOLOv11,但其实适用于 v5 及以上的任何版本,毕竟配置 “YOLO 环境” 本质上是配置 ultralytics 这个库所需的环境,也就是 pytorch+torchvision,与 YOLO 版本其实是没有关系的。 References: https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/tool/pytorch-prerequisites-for-intel-...
随着Ultralytics的更新,yolov5-v11可以统一使用Ultralytics包体,我之前分析的yolov5关键代码定位在Ultralytics中不适用,这篇博客更新一下。 1. Ultralytics包体版本: $ pip list|grepultralytics ultralytics8.2.101 ultralytics-thop2.0.8 2. 测试代码 ...