OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割

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YOLOv11 有哪些新功能？

    YOLOv11 在 YOLOv10 的基础上进行了重大升级，在性能和适应性方面有了显著的提高。主要增强功能包括：

    1. 改进的模型架构：YOLOv11 引入了更高效的模型架构，旨在优化图像处理和预测准确性。

    2. GPU 优化：利用现代机器学习的进步，YOLOv11 针对 GPU 训练进行了高度优化，可提供更快的模型训练和更高的准确性。

    3. 速度提升：YOLOv11 模型的延迟降低了 25%，比之前的版本快得多。速度提升增强了实时性能。

    4. 更少的参数，相同的精度：简化的架构可减少参数，从而无需牺牲模型的精度即可实现更快的处理速度。

    5. 增强适应性和任务支持：YOLOv11 支持更广泛的任务、对象类型和图像格式，扩展了其多功能性并使其适用于更加多样化的应用。

    通过这些增强功能，YOLOv11 为物体检测设立了新的标准，在不牺牲准确性的情况下提供更快、更高效的模型。

YOLOv11 包含哪些模型？

    YOLOv11 提供了多种针对各种任务而设计的模型。这些包括：

    1. 边界框模型：用于检测图像中对象的标准 YOLOv11 模型，没有任何后缀。2

    2. 实例分割（-seg）：不仅可以检测对象，还可以在图像中区分和分割对象的模型。

    3. 姿势估计（-pose）：非常适合根据关键点识别和估计人体或物体的姿势。</