耐心等待安装完成之后安装ultralytics库。 4.4.2 安装ultralytics库 pip install ultralytics 安装完成出现下图则环境配置完成。 5. 源码及使用环境 5.1 下载YOLOv11源码 YOLOv11(ultralytics)源码地址: https://github.com/ultralytics/ultralytics/https://github.com/ultralytics/ultralytics/ 点进去下载代码...
1.1 YOLOv11(Ultralytics)源码获取 点此下载 https://pan.quark.cn/s/472836a52471 ,选择8.3.0及以上版本版本下载,建议全部保存防止失效,压缩包内为整合源码及权重文件夹。 YOLOv11官方地址为 https://github.com/ultralytics/ultralyticshttps://github.com/ultralytics/ultralytics 1.2 YOLOv11环境配置 环...
ultralytics官方放出了新版本的YOLO，这次的是YOLO11, 从架构上来看是基于YOLOv8更新的模型，所以在推理...
把ultralytics作为YOLO的官方几乎是所有YOLOer的共识，相比于其他的版本，官方版本更新速度快，社区用户多...
(1)首先根据官方框架ultralytics安装教程安装好yolov11环境,并安装好pyqt5 (2)切换到自己安装的yolo11环境后,并切换到源码目录,执行python main.py即可运行启动界面,进行相应的操作即可 【提供文件】 python源码 yolo11n.onnx模型(不提供pytorch模型) 训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png) ...
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: ...
YOLO11是Ultralytics YOLO系列实时目标检测器的最新迭代版本,它以尖端的准确性、速度和效率重新定义了可能实现的性能。在之前YOLO版本取得的显著进步基础上,YOLO11在架构和训练方法上进行了重大改进,使其成为各种计算机视觉任务中的通用选择。 源码地址 https://github.com/ultralytics/ultralytics ...
YOLOv11是由Ultralytics公司开发的新一代目标检测算法,它在之前YOLO版本的基础上进行了显著的架构和训练方法改进。整合了改进的模型结构设计、增强的特征提取技术和优化的训练方法。真正让YOLO11脱颖而出的是它令人印象深刻的速度、准确性和效率的结合,使其成为Ultralytics迄今为止创造的最强大的型号之一。通过改进设计...
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 ...