【YOLOv11】实战一:在LabVIEW 中使用OpenVINO实现YOLOv11

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🧩前言

Hello,大家好,我是你们的virobotics(仪酷智能),一个深耕于LabVIEW和人工智能领域的开发工程师。

今天我们一起来看一下,如何使用LabVIEW OpenVINO工具包实现YOLOv11的推理部署。其他yolo模型在LabVIEW中的部署可以查看专栏【深度学习:物体识别(目标检测)】

🧭一、YOLOv11简介

YOLOv11是Ultralytics团队开发的YOLO(You Only Look Once)系列实时物体检测器的最新版本,它在2024年9月30日的YOLO Vision 2024(YV24)活动中被正式发布。

YOLOv11采用改进的主干和颈部架构,显著增强了特征提取能力,以实现更精确的目标检测和复杂任务性能。引入了精致的架构设计和优化的训练管道,提供更快的处理速度,并保持准确性和性能之间的最佳平衡。随着模型设计的进步,YOLOv11m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%,从而在不影响精度的情况下提高了计算效率。YOLOv11可以无缝部署在各种环境中,包括边缘设备、云平台以及支持NVIDIA GPU的系统,确保了最大的灵活性。无论是对象检测、实例分割、图像分类、姿态估计还是定向对象检测(OBB),YOLOv11都能应对各种计算机视觉挑战。

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YOLOv11官方开源地址:https://github.com/ultralytics/ultralytics

🎈二、YOLOv11环境搭建

  1. 部署本项目时所用环境
  1. 软件下载及安装

    在Windows上搭建OpenVINO™LabVIEW开发环境

  2. LabVIEW Object_Detection工具包下载与安装
    https://blog.youkuaiyun.com/virobotics/article/details/132529219

⚒️三、项目实战

1.双击打开LabVIEW,在“Help”选项下找到“Find Examples…”单击打开。
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2. 打开范例查找器,选择Directory Structure–VIRobotics -AI Vision–Object Detection即可获取所有的范例。不同模型的范例,放到了不同文件夹下。
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3. 以YOLOv11相关范例为例,双击“YOLOv11”范例文件夹,双击想要运行的vi(若您电脑当前无法使用相机,建议加载名字含有“imgs”的vi范例)。
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(注意:范例VI名字中带有openvino表示该范例使用OpenVINO工具包实现推理;范例VI中带有nivision表示使用NI VISION方式进行图像采集并实现推理,如您预计使用官方NI VISION来采集图像,则可使用此范例。不带有nivision则表示使用仪酷工具包进行图像采集或图像读取来实现推理。)
4. 若您电脑没有安装NI VISION工具包,则在打开范例过程中会出现如下图所示弹窗,一直点击“Ignore Item”即可,或者直接点击Ignore All。
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5. 加载YOLOv11模型实现目标检测
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6. 完整代码
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7.运行效果
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🪜项目源码

如需源码,请在一键三连并订阅本专栏后评论区留下邮箱

🎯总结

以上就是今天要给大家分享的内容,希望对大家有用。如有笔误,还请各位及时指正。后续我们将为大家更新更多关于AI模型在LabVIEW的部署案例,欢迎大家关注博主。我是virobotics(仪酷智能),我们下篇文章见~

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