Ultralytics推出了YOLOv11，官方给出的速度、精度指标也都比YOLOv8要高，如何评价YOLOv11？
实际效果如何？
作者：MoonCancer
https://www.zhihu.com/question/694696741/answer/3984007543?utm_psn=1833950673340882945
形象的体现了某个task卷无可卷之后会发展成什么样
作者：Rocky Ding
https://www.zhihu.com/question/694696741/answer/3998991306?utm_psn=1833949765836075008
YOLOv11的发布，预示着传统深度学习时代的彻底落幕。
YOLO系列从传统深度学习巅峰时期的技术推动力量，逐渐转变成传统深度学习各方势力收益的获取工具。
作者：圈圈虫
https://www.zhihu.com/question/694696741/answer/3861567276?utm_psn=1833942735385661441
Ultralytics 的上一个官方版本是 2023年1月发布的 YOLOv8 系列，已经过去了1年多了。那么 YOLO11 作为最新官方版本都有哪些更新呢？
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强化特征提取：YOLO11 采用了改进的后端和颈部架构，增强了特征提取能力，从而实现更精确的物体检测和更复杂的任务执行；
2 优化效率与速度：YOLO11 引入了经过改进的架构设计和优化的训练流程，实现了更快的处理速度，并保持了准确性和性能之间的最佳平衡；
3 更精准、更少参数：随着模型设计的进步，YOLO11m 在 COCO 数据集上的平均精确度（mAP）更高，同时使用了比 YOLOv8m 少 22% 的参数，在不牺牲精度的情况下提高了计算效率；
4 跨环境适应性：YOLO11 可以在各种环境中无缝部署，包括边缘设备、云平台以及支持 NVIDIA GPU 的系统，确保最大限度的灵活性（这句话非常认可，因为在 AX650N 上直接用 YOLOv8 的 sample 就能运行）；
5 YOLO11 支持多种任务：无论是目标检测、实例分割、图像分类、姿态估计还是定向对象检测（OBB），YOLO11 的设计旨在满足各种计算机视觉挑战。（本文只介绍目标检测任务的部署）
新增了 C2PSA 模块用于特征增强，其实就是一个小的 Self-Attention
作者：Onedroid
https://www.zhihu.com/question/694696741/answer/3863995333?utm_psn=1833945921450299392
1 修复了yolov8 c2f最后一个卷积前既有concat,又有residual 的冗余问题. 具体看这个issue github.com/ultralytics/..., 官方采用的是抛弃concat，保留residual的操作，调整架构再训练，确实更有性价比。为什么c2f的设计不合理，有兴趣可以参考这个文章 Onedroid：YoloV8 C2f模块冗余残差问题
