完整yolov11项目

最新推荐文章于 2025-05-23 20:35:28 发布
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分类专栏： yolov11 文章标签： YOLO 人工智能 pytorch 考研 python
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完整yolov11项目请添加图片描述

YOLOv11来了，使用YOLOv11训练自己的数据集和推理(附YOLOv11网络结构图)
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
10-02 16万+
YOLOv11 由 Ultralytics 在 2024 年 9 月 30 日发布， 最新的 YOLOv11 模型在之前的 YOLO 版本引入了新功能和改进，以进一步提高性能和灵活性。YOLO11 在快速、准确且易于使用，使其成为各种对象检测和跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的绝佳选择。
yolov11 项目结构
weixin_50993868的博客
03-25 51
YOLO网络架构
目标检测：YOLOv11(Ultralytics)环境配置，适合0基础纯小白，超详细
热门推荐
笑脸惹桃花的博客
10-27 9万+
深度学习目标检测YOLOv11小白教程环境搭建，超级简单的教程，纯新手方便理解，一看就会。
YOLOv11 NCNN安卓部署
gaoxukkk888的博客
12-02 4073
YOLOv11 NCNN安卓部署**目前的帧率可以稳定在20帧左右，下面是这个项目的github地址：https://github.com/gaoxumustwin/ncnn-android-yolov11 **上面的检测精度很低时因为这个模型只训练了5个epoch，使用3090训练一个epoch需要15分钟，后续会把训练50个epoch和100个epoch的权重更新到仓库中；在之前复现了一个yolov8pose ncnn安卓部署的项目，在逛github的时候发现了一个。
yolov11
weixin_51832278的博客
11-08 2660
科技发展日新月异，2024 年是 YOLO模型的一年。继 2023 年 Ultralytics 发布 YOLOv8 之后，今年我们又有了 YOLOv9 和 YOLOv10，而后Ultralytics 宣布推出YOLO11在他们的 YOLO Vision 2024 (YV24) 活动上，随着更新迭代，yolo已经来到最新版本yolo11YOLO是一个快速、有效的目标检测算法，其核心优势在于速度和实时性，适用于大多数需要快速处理的应用场景。
YOLOv11改进 | 网络结构代码逐行解析(一) | 项目目录构造分析
Snu77的博客
10-15 1万+
Hello，大家好这次给大家带来的不是改进，是整个YOLOv11项目的分析整个系列大概会更新5-7篇左右的文章从项目的目录到每一个功能代码的都会进行详细的讲解，下面开始进行YOLOv11逐行解析的第一篇——项目目录构造分析开头之前顺便给大家推荐一下我的专栏，本专栏更新上百余篇YOLOv11改进机制手把手教你添加到网络结构中，同时针对拿到模型不知道如何修改，不知道如何发表论文的读者进行针对性的文章介绍，本专栏质量分平均分96分，内容质量完全有所保证。
YOLOv11模型地址
余生的博客
10-08 688
YOLO最新篇章yolov11的模型地址、项目地址
YOLOv11 vs YOLOv8：谁才是真正的AI检测之王？
阿旭的博客
10-06 1万+
YOLOv11 vs YOLOv8：谁才是真正的AI检测之王？
YOLOV11|YOLO12改进系列指南
qq_37706472的博客
10-18 6万+
YOLOV11V12改进系列指南，仅仅69.9包含YOLOV11V12模型改进方案、含有330+种改进的集合，且含有多种二次创新和原创改进！
yolov5-yolov11
10-04
YOLOv5与YOLOv11是计算机视觉领域中两大知名的实时目标检测算法。YOLO（You Only Look Once）算法以其快速准确的特性，在多个应用场景中得到了广泛应用，尤其是在需要实时处理的场合，例如自动驾驶、视频监控等。...
【yolov11-3】Ultralytics YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLOv11.zip
10-02
YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、YOLOv11是Ultralytics公司推出的系列版本的YOLO（You Only Look Once）目标检测模型。YOLO是一种广泛应用于计算机视觉领域的实时目标检测系统，它能够在图像中快速定位并识别出多种物体。...
yolov11模型权重文件
11-20
YOLOv11模型权重文件是基于You Only Look Once（YOLO）算法的第11个版本的训练权重。YOLO是一种流行的目标检测算法，它将目标检测任务视为一个回归问题，直接在图像中预测边界框和类别概率。这种算法因其快速准确而...
YOLO中model.predict方法返回内容Results详解
qq_63075864的博客
05-20 354
③data：是一个数组，每个数组的内容是[x_center, y_center, width, height,confidence, class_id]，对应某个检测框的坐标、置信度、类别。③masks：包含检测掩码的掩码对象（就是目标检测的进一步好像，之前是用框来判定对象，现在是用掩码，这里没涉及）②keypoints：关键点对象，包含每个对象的检测关键点（关键点估计那里会用上，这里没涉及）⑦shape：边界框数据的形状（3个框，每个框6个属性）①boxes对象：存有每个预测框的信息（下边细讲）
从YOLOv5到YOLO11！改进有多大？
yyyyyybw的博客
05-21 1002
mAP从YOLOv5的~37%提升至~52%（假设YOLOv11），主要得益于动态标签分配、更优的损失函数和架构创新。
YOLO12改进-Backbone-引入Swin Transformer替换backbone
qq_64693987的博客
05-23 539
在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNNs）和Transformer架构分别在不同任务中取得了显著成功。受Transformer在自然语言处理中的启发，研究人员将其应用于视觉任务，但面临计算复杂度高等挑战。SwinTransformer通过引入滑动窗口机制和层次化设计，有效降低了计算复杂度，同时保持了Transformer的建模能力。改进后的SwinTransformer结合了移位窗口自注意力和相对位置偏差，进一步提升了模型性能。此外，SwinTransformer与YOLOv12的结合，通过层次化特征图和移
YOLO11解决方案之速度估算探索
mx9818的博客
05-23 666
YOLO11速度估计结合物体检测与跟踪技术，通过计算物体在帧间的移动距离和帧频来估算速度，适用于交通分析、自动驾驶和安全分析等场景。本文展示了如何使用Python实现速度估计的演示界面，支持在图像中画线或框，并输出叠加了类别和速度的视频。文章还介绍了基于Tkinter的GUI演示程序，用户可以通过界面打开视频文件、绘制检测区域，并实时查看物体速度信息。
python使用yolo训练模型
susu1083018911的博客
05-20 103
python使用yolo训练模型
根据YOLO数据集标签计算检测框内目标面积占比（YOLO7-10都适用）
最新发布
qq_48873240的博客
05-23 56
该程序用于计算时频图中信号面积与检测框面积的比值，并将结果保存为Excel文件，以便后续绘制论文实验图。程序首先定义了标签文件和图像文件的路径，并确保输出目录存在。通过读取标签文件，程序解析每个检测框的类别、中心坐标和尺寸，并将其转换为像素值。接着，程序从图像中提取检测框区域，进行二值化处理，并计算信号面积与检测框面积的比值。根据类别ID，程序将结果分别存储在不同的列表中。最后，程序将所有结果保存为Excel文件，并生成二值化图像以供进一步分析。该程序适用于多信号参数估计的实验数据处理，能够有效支持论文中的
YOLOv11项目
04-15
### 关于 YOLOv11 的项目资料和实现教程 YOLO (You Only Look Once) 是一种流行的实时目标检测算法，而提到的 `YOLOv11` 可能是一个特定版本或变体。然而需要注意的是，官方发布的主流 YOLO 版本通常为 v3、v4 和 v5 等[^2]。如果存在名为 `YOLOv11` 的模型，则可能是社区开发的一个分支或其他非官方扩展。 以下是关于如何获取 YOLOv11 项目资料以及其实现的相关信息： #### 获取 YOLOv11 项目的资源 为了找到与 YOLOv11 相关的具体文档或代码库，可以尝试以下方法： - **GitHub 搜索**：访问 GitHub 并输入关键词 “YOLOv11”，查看是否有开发者上传了对应的开源项目[^3]。 - **Ultralytics 官方支持**：由于代码片段中提到了来自 Ultralytics 的模块 (`from ultralytics import YOLO`)，建议查阅其官方网站或 GitHub 页面以了解最新更新和支持的模型列表[^4]。 ```python # 示例代码展示加载预训练模型并执行预测的过程 from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolo11n.pt') # 加载指定权重文件 source = 'cat.jpg' # 设置待处理图像路径 results = model.predict(source, save=True) # 执行推理并将结果保存到磁盘 ``` 上述脚本展示了基本的操作流程，其中 `yolo11n.pt` 应替换为你实际使用的权重文件名称[^1]。 #### 学习 YOLOv11 的实现教程 对于希望深入理解该技术的学习者来说，可以从以下几个方面入手学习： 1. 掌握 Python 编程基础及其科学计算生态工具链（如 NumPy、Pandas）； 2. 阅读有关卷积神经网络的基础理论知识，特别是针对目标检测任务的设计思路； 3. 结合具体案例分析不同组件的功能作用，比如 backbone 主干网路结构设计原则、anchor box 锚框机制原理等概念[^5]； 最后提醒一点，当探索新型号或者定制化需求时，请务必确认所依赖框架版本兼容性问题以免遇到不必要的麻烦。 相关问题
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