OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测，图像分割，图像分类，姿态检测，带方向目标检测)

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原文链接：YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测，图像分割，图像分类，姿态检测，带方向目标检测)

前言 

  在不断发展的 AI 世界中，有一件事是我们可以确定的：模型会变得越来越好、越来越快、越来越智能。就在你认为 YOLO 系列已经达到顶峰时，Ultralytics 发布了最新升级版 — YOLO11。没错，不是YOLOv11 — 他们通过删除“v”实现了极简主义。这就像 YOLO 同时理发和升职一样。

    但在这个精简的名称背后，是性能上的重大飞跃。YOLO11 通过显着减少参数来平衡竞争环境，带来更快的处理速度和更高的效率。它的推理时间比 YOLOv10 快 2%，使其成为实时应用的绝佳选择。

    此外，YOLO11m在 COCO 数据集上实现了更高的平均精度 (mAP)得分，同时与 YOLOv8m 相比，使用的参数减少了 22%，从而降低了计算量，同时又不牺牲性能。速度和精度的结合使 YOLO11 成为任何计算机视觉任务的强大工具。

    那么，YOLO11 与前代产品有何不同？让我们探索一下它的架构，看看这个模型如何从快速发展到超高效，成为实时物体检测的超级英雄。

官方代码链接：

ultralytics/ultralytics: Ultralytics YOLO11 🚀 (github.com)

YOLO11 架构

    1. 主干网络：YOLO11 的大脑

    YOLO11 的主干就像模型的大脑。它使用先进的神经网络（例如EfficientNet或CSPNet）来捕获图像中的重要细节。可以将其想象为人类扫描场景并获取重要线索（无论是