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YOLO系列论文综述(从YOLOv1到YOLOv11)【第14篇:YOLOv11——在速度和准确性方面具有无与伦比的性能】

YOLOv11

  • 1 摘要
  • 2 改进点
  • 3 模型性能
  • 4 模型架构


YOLO系列博文:

  1. 【第1篇:概述物体检测算法发展史、YOLO应用领域、评价指标和NMS】
  2. 【第2篇:YOLO系列论文、代码和主要优缺点汇总】
  3. 【第3篇:YOLOv1——YOLO的开山之作】
  4. 【第4篇:YOLOv2——更好、更快、更强】
  5. 【第5篇:YOLOv3——多尺度预测】
  6. 【第6篇:YOLOv4——最优速度和精度】
  7. 【第7篇:YOLOv5——使用Pytorch框架、AutoAnchor、多尺度预训练模型】
  8. 【第8篇:YOLOv6——更高的并行度、引入量化和蒸馏以提高性能加速推理】
  9. 【第9篇:YOLOv7——跨尺度特征融合】
  10. 【第10篇:YOLOv8——集成检测、分割和跟踪能力】
  11. 【第11篇:YOLO变体——YOLO+Transformers、DAMO、PP、NAS】
  12. 【第12篇:YOLOv9——可编程梯度信息(PGI)+广义高效层聚合网络(GELAN)】
  13. 【第13篇:YOLOv10——实时端到端物体检测】
  14. 【第14篇:YOLOv11——在速度和准确性方面具有无与伦比的性能】
  15. 【第15篇(完结):讨论和未来展望】

1 摘要

  • 发布日期:2024年9月
  • 作者:Ultralytics团队
  • 论文:无
  • 代码:https://github.com/ultralytics/ultralytics
  • 主要优缺点
    • YOLOv11是在YOLOv8基础上进行了改进,同等精度下参数量降低20%,在速度和准确性方面具有无与伦比的性能;
    • 其流线型设计使其适用于各种应用,并可轻松适应从边缘设备到云 API 等不同硬件平台,使其成为各种物体检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的绝佳选择。

2 改进点

YOLO11 是 UltralyticsYOLO 是实时物体检测器系列中的最新产品,以最先进的精度、速度和效率重新定义了可能实现的目标。在之前YOLO 版本令人印象深刻的进步基础上,YOLO11 在架构和训练方法上进行了重大改进,使其成为广泛的计算机视觉任务的多功能选择。

指标对比

  • 增强型特征提取: YOLO11 采用改进的骨干和颈部架构,增强了特征提取能力,从而实现更精确的目标检测和复杂任务性能。

  • 优化效率和速度: YOLO11 引入了完善的架构设计和优化的训练管道,提供更快的处理速度,并在准确性和性能之间保持最佳平衡。

  • 参数更少,精度更高:随着模型设计的进步,YOLO11m 在 COCO 数据集上实现了更高的平均精度(mAP),同时使用的参数比YOLOv8m 减少了 22%,从而在不影响精度的情况下提高了计算效率。

  • 跨环境适应性: YOLO11 可在各种环境中无缝部署,包括边缘设备、云平台和支持NVIDIA GPU 的系统,确保最大的灵活性。

  • 支持的任务范围广泛:包括目标检测、实例分割、图像分类、姿态估计、面向对象检测 (OBB)等等。

3 模型性能

YOLOv11各系列模型:

任务

在COCO上的检测性能:

性能

4 模型架构

网络架构
图片来源:https://blog.csdn.net/weixin_44779079/article/details/142676560

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