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作者:阿旭
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引言
2024年9月30日,Ultralytics在其活动YOLOVision中正式发布了YOLOv 11。YOLOv 11是由位于美国和西班牙的Ultralytics团队开发的YOLO的最新版本。YOLO是一种用于基于图像的人工智能的计算机模型。
YOLOv 11与其他版本的YOLO相比的性能
YOLOv11改进方向
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增强的模型结构:模型具有改进的模型结构,以获取图像处理并形成预测 -
GPU优化:这是现代ML模型的反映,GPU训练ML模型在速度和准确性上都更好。 -
速度:YOLOv 11模型现在经过增强和GPU优化以用于训练。通过优化,这些模型比它们的前版本快得多。在速度上达到了25%的延迟减少! -
更少的参数:更少的参数允许更快的模型,但v11的准确性不受影响 -
更具适应性:更多支持的任务YOLOv 11支持多种类型的任务、多种类型的对象和多种类型的图像。
YOLOv11功能介绍
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对象检测-在训练时检测图像中的对象 -
图像分割-超越对象检测,分割出图像中的对象 -
姿态检测-当用点和线训练时绘制一个人的姿势 -
定向检测(OBB):类似于对象检测,但包围盒可以旋转 -
图像分类-在训练时对图像进行分类
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跟踪-可以跟踪对象的路径 -
易于导出-库可以以不同的格式和目的导出 -
多场景-您可以针对不同的对象和图像训练模型
YOLOv11模型介绍
YOLOv11模型
YOLOv11与前版本对比
检测:
YOLOv11检测统计
YOLOv10检测统计
分割:
YOLOV11 分割统计
YOLOV9 分割统计
YOLOV8 分割数据
YOLOV11姿态估计统计
YOLOV8姿态估计统计
定向边界框:
YOLOv11 OBB统计
YOLOv8 OBB统计
YOLOv 11 CLS统计
YOLOv8 CLS统计
从v8到v11,准确性也有了微小的提高。然而,速度大幅上升,CPU速度更快的型号。
总结
本文详细比较了YOLOv11与其前版本的性能比较,整体上看,在速度与性能上都有比较明显的提升。
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