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...
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...
Ultralytics YOLO11 是一个尖端的、最先进(SOTA)的模型,基于之前 YOLO 版本的成功,并引入了新功能和改进以进一步提升性能和灵活性。YOLO11 被设计得快速、准确且易于使用,是进行广泛对象检测和跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的理想选择。 我们希望这里的资源能帮助你充分利用 YOLO。请浏览 Ultralytics 文档...
精度指标也都比YOLOv8要高，…Ultralytics的YOLOv11是一款目标检测模型，相比于前几代YOLO版本，它有...
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 ...
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: ...
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的发布,预示着传统深度学习时代的彻底落幕。 YOLO系列从传统深度学习巅峰时期的技术推动力量,逐渐转变成传统深度学习各方势力收益的获取工具。 作者:圈圈虫 https://www.zhihu.com/question/694696741/answer/3861567276?utm_psn=1833942735385661441 Ultralytics 的上...
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 ...