我们相信,人工智能是人人都能使用的,因此在YOLOv8 之后,我们就开始着手工作,2024 年推出的YOLO11 就是基于这一理念。它简化了实时计算机视觉任务,如对象检测和实例分割,使任何希望在各行各业构建可靠的视觉人工智能解决方案的人都能轻松使用。 关于我们 在GitHub 上贡献...
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...
PyTorch炼丹 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...
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; 2 优化效率与速度:YOLO11 引入了经过改进的架构设计和优化的训练流程,实现了更快的处理速度,并保持了准确性和性能之间的最佳平衡; 3 更精准、更少参...
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 ...
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...
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。
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)。
【YOLOv11】一小时掌握!从0开始搭建部署YOLOv11,环境安装+推理+自定义数据集搭建与训练,草履虫都能听懂!-深度学习丨计算机视觉丨YOLO 1648 0 19:21 App YOLO11原创组合改进:同时改进3-5个创新点,一个yaml文件包含3-5个创新点改进,项目一键训练多个创新点 ...
Introducing Ultralytics YOLO11, the latest version of the acclaimed real-time object detection and image segmentation model 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 classifi...