YOLOv11模型输出解析与轻量化部署指南
在计算机视觉领域,高效处理模型输出数据并实现模型轻量化始终是开发者面临的两大核心挑战。YOLOv11作为Ultralytics推出的最新一代目标检测模型,不仅在精度和速度上实现了突破,其模块化的输出结构和灵活的部署特性也为工业应用提供了便利。本文将从模型输出结构解析入手,通过实际代码示例展示如何提取和应用检测结果,并探讨在资源受限环境下的模型优化策略。
YOLOv11模型输出结构详解
YOLOv11的输出结果通过Results类进行封装,该类位于ultralytics/engine/results.py文件中,集成了目标检测、分割、姿态估计等多任务的输出数据。其核心属性包括:
- boxes:边界框坐标与置信度信息,支持
xyxy(左上角右下角)和xywh(中心宽高)等多种格式转换 - masks:实例分割掩码,以二值图像形式存储每个目标的像素级区域
- keypoints:人体姿态关键点坐标,包含17个标准骨骼关节点
- probs:分类任务的类别概率分布
,仅供参考



