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 NVIDIAGPU的系统上,确保最大的灵活性。 支持广泛的任务范围:YOLO11 支持各种计算机视觉任务,如目标检测
# YOLOv11 数据集:电吉他目标检测(Electric Guitar Detection Dataset) 1. 数据集概述 YOLOv11-Dataset-Type-Electric-Guitar 是一个专门用于电吉他(Electric Guitar)目标检测的数据集,适用于 YOLOv11 模…
此时完成下载。 使用YOLO 右击YOLO文件夹创建test.py文件 输入代码使用 # -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2024-11-2024/11/4 16:01# @Author : 林枫# @File : test.pyfromultralytics import YOLO# Load a pretrained YOLO11n modelmodel=YOLO("yolo11n.pt")# Run inference on 'bus.jpg' witha...
filterwarnings('ignore') from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': pretrained_pth = "./weights/yolo11s.pt" model = YOLO(pretrained_pth) train_name = 'yolov11s_scode/250120_new' data_yaml_pth = r"./data/scan_code.yaml" model.train(data=data_yaml_pth , # 如果...
目标检测实战:使用YOLOv11训练自己的数据集_yolo模型训练实战-CSDN博客 训练得到的指标含义YOLOv5性能评估指标->mAP、Precision、Recall、FPS、Confienc (讲解论文关注的主要指标)_yolov5目标检测模型评估指标-CSDN博客 YOLO11参数含义yolov11 常用参数(无废话)_yolo11参数-CSDN博客 ...
YOLOv11的mAP50和mAP是目标检测中的“衡量标尺”，它们帮助我们清晰地看出模型在真实场景中有多精确、可靠。这两个指标看似复杂，但只要理解精度、召回率和IoU等基本概念，它们其实不算什么难题。把这些概念搞明白，mAP和mAP50就不再是“天书”。mAP50就像是给模型安装了一个“高清镜头”。只有当IoU大于50%时，...
泛化:YOLOv1 难以检测在训练中无法准确看到的新对象。 空间约束:在 YOLOv1 中,每个网格单元格只能预测两个框,并且只能有一个类,这使得它难以处理成群出现的小对象,例如鸟群。 损失函数限制:YOLOv1 损失函数在小边界框和大边界框中处理错误的方式相同。大框中的小错误...
运行tensorboard --logdir YOLOv11-Experiments以可视化损失曲线、指标等。 Weights and Biases (wandb):如果您像我一样喜欢详细的实验跟踪,将YOLOv11连接到wandb: pipinstall wandb 然后,登录wandb并启用跟踪: model.train(data='custom_dataset.yaml',project='...
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,耐心等待安装完成。
在本文中,我们将探讨如何使用任何预训练或自定义的YOLOv11目标检测模型,并将其转换为一种广泛使用的开放格式——ONNX(开放神经网络交换)。使用这种格式的优势在于,它可以在多种编程语言中部署,而不依赖于官方的Ultralytics模块。 在这篇文章中,我将使用官方提供的YOLOv11n模型作为示例,但该方法同样适用于任何转换为...