Yolo11在速度和准确性之间取得了平衡,满足了需要快速决策的场景需求。 高级物体检测功能:Yolo11在复杂环境中的物体检测能力得到了显著提升。它能够容忍遮挡并更好地区分重叠物体,这对于城市监控或事件监控等拥挤环境中的应用至关重要。 应用多功能性:Yolo11不仅擅长对象检测,还具备实例分割、姿势估计和跟踪等高级功能。...
YOLO系列ultralytics团队再次突破,在精度略有提升的同时,减少了计算量,是目标检测的新goat。 YOLO11在COCO数据集上实现了更高的平均精度均值(mAP),同时使用的参数比YOLOv8减少了22%。这使得YOLO11在不牺牲准确度的情况下具有更高的计算效率,尤其适合在资源受限的设备上部署。 一、YOLO11的改进 1、Backbone 2、Ne...
更少的参数,更高的准确度:YOLO11m 在 COCO 数据集上实现了比 YOLOv8m 更高的 mAP,参数减少了 22%,提高了计算效率,同时不牺牲准确度。 跨环境的适应性:YOLO11 可以无缝部署在边缘设备、云平台和配备 NVIDIA GPU 的系统上,确保最大的灵活性。 支持广泛的任务范围:Y...
增强的特征提取:YOLO11采用改进的主干和颈部架构,增强了特征提取能力,以实现更精确的目标检测和复杂任务性能。 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...
yolo11和yolo8后处理方法是完全一样的。 首先安装ultralytics,然后执行下面代码导出yolo11l.onnx模型。 fromultralyticsimportYOLO model= YOLO('yolo11l.pt') success= model.export(format ='onnx', opset = 11) 模型输入维度是[1,3,640,640],输出维度是[1,84,8400]。
Yolo11重构版可进行分割、目标检测、关键点检测等单任务和多任务的相互组合。 先看下重构版使用coco2017-pose数据集上训练和在视频上的推理效果,确实完美! 0 (该视频素材来源于视频素材网站中由AI生成) 4. 后记 我会陆续开启Yolo11模型各模块解析专题,还请各位继续支持。 (YOLO11的重构版是我投入了一个月的...
通过将FastViT引入Yolo11,并替换其原有的主干网络,我们成功实现了一次突破性的改进。这一融合不仅保留了Yolo11原有的高效性和准确性,更在此基础上实现了显著的涨点效果,为目标检测领域带来了新的活力。 FastViT作为一种混合视觉变换器,通过引入结构性的重新参数化,有效地降低了内存访问成本,从而显著提升了模型的...
进行对象检测图像分类并实现检测、分类、细分、姿态等—YOLOV8环境搭建、目标检测 1.7万 0 15:38 App 基于深度学习的车辆检测系统介绍 3243 0 12:12 App 基于YOLOv8/v7/v6/v5的无人机目标检测系统演示与介绍(Python+PySide6界面+训练代码) 1.1万 4 32:29 App 手把手教你yolov11姿态估计应用之锻炼监测 ...
🎉 Yolo11亮点一览: 新一代轻量级框架:由Ultralytics于2024年下半年推出,支持图像分类、分割、目标检测等多种任务。 卓越性能:在COCO 2017数据集上,Yolo11在保持相同推理速度的同时,mAP(平均精确率的平均值)显著提升,超越其他Yolo系列模型。 注意力机制引入:特征提取模块中首次引入Transformer,显著提升模型表现。🛠...
检测头：YOLO11的“眼睛”检测头是YOLO11理解图像并识别其中物体的关键部件。它不仅能迅速定位物体位置，还能深入剖析物体的具体细节，如身体关节或物体边缘。这一改进使得YOLO11在发现小物体方面表现出色，弥补了之前版本的不足。锚框：优化目标检测的“模板”锚框在YOLO11中扮演着至关重要的角色，它类似于一种模板，...