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# [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,…
4. 将DySample引入到YOLOv11中 第一: 将下面的核心代码复制到D:\bilibili\model\YOLO11\ultralytics-main\ultralytics\nn路径下,如下图所示。 第二:在task.py中导入DySample包 第三:在task.py中的模型配置部分下面代码 第四:将模型配置文件复制到YOLOV11.YAMY文件中 ...
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...
虽然本次比较的数据量相对较小,可能无法代表全面的情况,但这验证了针对自定义数据集的迁移学习,YOLOv8与YOLO11的性能差异并不显著。模型训练结果的可视化对比截图如下,读者可根据这一信号探索更多YOLO系列模型特性。 模型导出与推理 模型训练完成后,接下来主要步骤是将模型导出为ONNX格式。对应执行的命令为: ...
学习率:YOLOv11默认使用OneCycleLR调度,但您可以通过lr0调整最大学习率。 优化器:坚持使用默认的SGD,或尝试AdamW以获得更平滑的收敛。 增强:YOLOv11默认应用基本增强,但您可以通过augment=True启用高级技术。 示例: model.train(data='custom_dataset.yaml',ep...
Ultralytics YOLOv11:我们将使用的框架。相信我,它的简洁与灵活性使其成为游戏规则改变者。 Python 3.8+:虽然YOLOv11支持更新的版本,但为了兼容性,我建议使用Python 3.8或3.9。 PyTorch(1.7.0或更高版本):YOLOv11依赖PyTorch,因此拥有正确的版本至关重要。
在目标检测领域,YOLOv9 实现了一代更比一代强,利用新架构和方法让传统卷积在参数利用率方面胜过了深度卷积。 继2023 年 1 月 YOLOv8 正式发布一年多以后,YOLOv9 终于来了! 我们知道,YOLO 是一种基于图像全局信息进行预测的目标检测系统。自 ...