Ultralytics YOLO 11终于来了！重新定义AI的可能性！

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Ultralytics YOLO 11终于来了！重新定义AI的可能性！Ultralytics型号的下一个演变：YOLO 11！基于之前YOLO模型版本的令人印象深刻的进步，YOLO 11带来了一系列强大的功能和优化，使其更快，更准确，并且功能多样。凭借其创新的架构，YOLO 11可用于各种计算机视觉任务，从实时对象检测到分类，使其成为开发人员和研究人员的游戏规则改变者。主要改进包括增强的特征提取，以实现更精确的细节捕获，更高的精度和更少的参数，以及更快的处理速度，从而显着提高实时性能。

以下是YOLO11支持的计算机视觉任务：

对象检测：识别和定位图像或视频帧中的对象，在它们周围绘制边界框，用于监控、自动驾驶和零售分析等应用。

实例分割：它涉及识别和分离图像中的单个对象，直到像素级别。它适用于制造业中的医疗成像和缺陷检测等应用。

图像分类：将整个图像分类为预定义的类别，使其成为电子商务或野生动物监测中的产品分类等应用的理想选择。

姿势估计：检测图像或视频帧中的特定关键点，以跟踪运动或姿势，有利于健身跟踪、运动分析和医疗保健应用。

定向对象检测（OBB）：检测具有方向角的对象，允许更精确地定位旋转对象，这对于航空成像，机器人和仓库自动化任务特别有价值。

对象跟踪：跟踪并跟踪对象在连续视频帧中的移动，这对于许多实时应用至关重要。

YOLO11建立在今年早些时候YOLOv9和YOLOv10的基础上，结合了改进的架构设计，增强的特征提取技术和优化的训练方法。真正让YOLO 11脱颖而出的是其令人印象深刻的速度，准确性和效率的组合，使其成为Ultralytics迄今为止创建的最强大的模型之一。通过改进设计，YOLO 11提供了更好的特征提取，这是从图像中识别重要模式和细节的过程，即使在具有挑战性的场景中也可以更准确地捕捉复杂的方面。

值得注意的是，YOLO 11 m在COCO数据集上实现了更高的平均精度（mAP）得分，同时使用的参数比YOLOv 8 m少22%，使其在不牺牲性能的情况下计算更轻。这意味着它可以提供更准确的结果，同时运行效率更高。最重要的是，YOLO 11带来了更快的处理速度，推理时间比YOLOv 10快2%左右，使其成为实时应用的理想选择。