YOLO11問世！重新定義AI的可能性！ 原創
Ultralytics在 YOLO Vision 2024 活動上宣布發布其新的計算機視覺模型 YOLO11。速度更快、更準確。模型已于今日開源。
Homepage: ???https://www.ultralytics.com/zh/yolo???
Github: ???https://github.com/ultralytics/ultralytics???
YOLO11
YOLO11標志著YOLO家族的新篇章，提供了更強大，更多功能的模型，將計算機視覺帶到新的高度。憑借其完善的架構和增強的功能，該模型支持計算機視覺任務，如姿態估計和實例分割，視覺AI社區已經愛上了Ultralytics YOLOv8，但具有更高的性能和精度。Ultralytics創始人兼首席執行官Glenn Jocher表示:“通過YOLO11，我們開始開發一種既強大又實用的模型，適用于現實世界的應用。提高了效率和成本。
以下為YOLO11支持的計算機視覺任務：
- 目標檢測
- 實例分割
- 圖像分類
- 姿態估計（關鍵點檢測）
- 旋轉框檢測（OBB）
- 目標跟蹤
YOLO11建立在今年早些時候YOLOv9和YOLOv10的基礎上，整合了改進的模型結構設計、增強的特征提取技術和優化的訓練方法。真正讓YOLO11脫穎而出的是它令人印象深刻的速度、準確性和效率的結合，使其成為Ultralytics迄今為止創造的最強大的型號之一。通過改進設計，YOLO11提供了更好的特征提取，這是從圖像中識別重要模式和細節的過程，即使在具有挑戰性的場景中，也可以更準確地捕捉復雜的方面。
值得注意的是，YOLO11m在COCO數據集上實現了更高的平均精度（mAP）得分，同時使用的參數比YOLOv8m少22%，使其在不犧牲性能的情況下計算更輕。這意味著它提供了更準確的結果，同時運行效率更高。最重要的是，YOLO11帶來了更快的處理速度，推理時間比YOLOv10快約2%，使其成為實時應用程序的理想選擇。
賦能AI社區
Ultralytics HUB 是一個可視化的 YOLO 模型的訓練和部署的的平臺，團隊可以輕松地在 AI 項目上合作。Ultralytics HUB 還提供基于云的模型訓練，對經過訓練的模型可以導出各種格式進行部署，新手都可以快速上手。
AI智能相機
reCamera 是一款開源的可編程微型 AI 相機，基于 RISC-V 架構的SoC，可提供設備上 1 TOPS AI 性能。這是第一款支持最新 YOLO11的一個即插即用的相機，硬件和軟件均已開源。
Node-RED 集成實現無代碼工作流程，reCamera 的定制節點允許調用相機 API 并使用 TPU 將模型直接加載到設備上。只需三步即可輕松搞定：選擇節點模塊、配置節點、部署。
YOLOv11現已在官方github repo更新，快去體驗吧！
本文轉載自公眾號思源數據科學 作者：思源Source
