【论文速看】DL最新进展20241001-目标检测YOLOv11、CNN、人脸修复

【目标检测】

[2024] YOLOv11

机构：Ultralytics

文档链接（含模型权重和使用方法）：https://docs.ultralytics.com/models/yolo11

代码链接：https://github.com/ultralytics/ultralytics

• 增强的特征提取能力：YOLO11采用了改进的主干和颈部架构，增强了特征提取能力，能够实现更精确的目标检测和复杂任务的执行。
• 优化的效率和速度：YOLO11引入了精细化的架构设计和优化的训练流程，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：通过模型设计的改进，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少22%，使其在计算上更加高效，而不牺牲准确性。
• 跨环境的适应性：YOLO11可以无缝部署在各种环境中，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。
• 支持广泛任务：无论是目标检测、实例分割、图像分类、姿态估计还是定向目标检测（OBB），YOLO11都旨在应对一系列计算机视觉挑战。