YOLOv11 是近期受到关注的目标检测模型。它在 YOLOv9 及 v10 的基础上进行了改进,YOLO11不仅仅是一次简单的升级,包括增强的特征提取、优化的训练方法等,参数量比 YOLOv8 少 22%,推理速度比 YOLOv10 快 2%。 【核心优势】 性能飞跃:在COCO数据集上,YOLO11m比YOLOv8m使用22%更少的参数,却实现了更高的平均...
【YOLOV11核心优势】性能飞跃:在COCO数据集上,YOLO11m比YOLOv8m使用22%更少的参数,却实现了更高的平均精度(mAP)。速度提升:推理速度比YOLOv10快约2%,为实时应用提供了更好的支持。多功能性:支持目标检测、实例分割、图像分类、姿态估计、定向目标检测(OBB)和目标跟踪等多种任务。增强的特征提取:改进的架构设计...
# [论文笔记][目标检测][YOLOv11-AN OVERVIEW OF THE KEY ARCHITECTURALENHANCEMENTS] ## 一、标题 - 论文下载 - 源码地址 - 创新模块视频讲解地址 ## 二、主要框架图 架构图来自该文章地址中,仅为学术交流使用,…
十分钟搞懂YOLOV12算法、推理和训练自定义数据集、脑肿瘤检测 6小时学懂行人重识别,基于pytorch的三大核心项目注意力机制+局部特征融合+图拓扑模型!看完轻松搞定毕设! 翻遍全网,这绝对是2025年最好的【YOLO目标检测】教程!一口气吃透YOLOv1到YOLOv11,简直不要太爽! 神经网络教程 1822 22 硕士论文我用Transformer...
YOLOv11作为新一代目标检测算法,在特征提取与多尺度目标识别能力上实现突破性优化。其动态锚点自适应机制与多层级特征融合架构,使模型能够精准捕捉不同角度、遮挡状态下的设备形态,对小尺寸设备(如折叠屏手机)及复杂背景(如金属工具干扰)的识别准确率超95%。同时,YOLOv11通过引入注意力模块与对抗训练策略,显著提升了...
③:技术栈:Ultralytics YOLOv11、PySide6、OpenCV、NumPy 【功能模块】 ①:图像检测模块:支持单张图片上传检测,自动标注坑洼位置及置信度 ②:视频检测模块:支持视频文件检测,实时标注并记录坑洼位置信息 ③:实时摄像头检测:连接摄像头进行实时坑洼检测,适用于车载系统 ...
播放出现小问题,请 刷新 尝试 0 收藏 分享 2次播放 2025年YOLOv11的突破性进展,你了解吗? 清晨去遛狗 发布时间:2025-03-03 关注 发表评论 发表 相关推荐 自动播放 加载中,请稍后... 设为首页© Baidu 使用百度前必读 意见反馈 京ICP证030173号 京公网安备11000002000001号...
【第1篇:概述物体检测算法发展史、YOLO应用领域、评价指标和NMS】 【第2篇:YOLO系列论文、代码和主要优缺点汇总】 【第3篇:YOLOv1——YOLO的开山之作】 【第4篇:YOLOv2——更好、更快、更强】 【第5篇:YOLOv3——多尺度预测】 【第6篇:YOLOv4——最优速度和精度】 ...
小目标检测任务通用 | nwdloss损失函数改进 | YOLOv8v10v11创新改进 | 这个万能创新点,适合小论文和大论文用来凑创新点,增加论文工作量。 Ai缝合怪 3801 0 深度学习 CV通用!含二次创新| 有效特征融合模块| YOLOv8v10v11创新改进| CVIM和EAGFM 两个即插即用模块,极限涨点特征融合,冲SCI一区 Ai缝合怪...
# 如何在自定义数据集上训练YOLOv11目标检测模型 一、YOLOv11简介 YOLOv11是YOLO(You Only Look Once)系列目标检测算法的最新演进版本,由国内研究团队于2023年提出。Yolo11CustomObjectDetection作为单阶段目标检测器的代表,YOLOv11在保持实时检测速度的同时,进一步提升了检测精度,特别优化了小目标检测能力。