莆田楼盘巡礼


      1莆田明天更美好
      2 大唐广场    (已建)
      3三信金鼎广场    (在建)
      4正荣时代广场    (在建)
      5三信花园    (已建)
      6嘉禾世纪广场    (在建)
      7世全兴安名城    (在建)
      8天通泰现代广场    (在建)
      9浅水湾陶源    (在建)
      10华港东城1号    (在建)
      11祥荣荔树湾    (在建)
      12三信秀水华庭    (已建)
      13浅水湾荔苑    (已建)
      14荔园小区    (已建)
      15宝胜小区    (已建)
      16正荣荔园华府    (已建)
      17三紫花园    (已建)
      18万通花园    (在建)
      19欧氏雅筑    (已建)
      20护城河五期    (在建)
      21丰美健城    (已建)
      22信辉一品苑          (在建)

          信辉阳光新城          (在建)
          信辉豪园          (已建)
      23文献东路旧城改造片区    (在建)
      24汉庭花园    (已建)
      25天溢嘉园    (已建)
      26谊来印象    (在建)
      27荔景广场    (已建)
      28启迪国际社区    (在建)
      29宏基现代城    (在建)
      30金威豪园    (已建)
      31嘉禾花园    (已建)
      32天龙世纪广场    (在建)
      33富邦花园    (在建)
      34中特阳光棕榈城    (在建)
      35三和观天下    (在建)
      36新南小区    (在建)
      37荔景花园    (在建)
      38名邦豪苑    (在建)
      39凤凰别墅山庄    (在建)
      40太平洋名流之家    (已建)
      41谊来名流世家    (已建)
      42华东城市广场    (已建)
      43北磨凤达花园    (已建)
      44泰安佳园    (已建)
      45三信城市家园    (已建)
      46西山小区    (已建)
      47云顶枫丹     (在建)
      48荣华书苑    (已建)
      49欧氏领秀    (在建)
      50环球花园    (在建)
      51万辉国际城    (在建)
      52凤达雅景豪园    (在建)
      53荣华嘉园    (已建)
      54皇城水岸     (在建)

      56延寿别墅山庄    (已建)
      57名成佳园    (在建)
      58三和家天下    (在建)

      59恒润花园    (在建)
      60凤达雅苑    (在建)
      61凤达吉祥如意楼    (在建)
      62住友佳园    (已建)
### YOLOv11 改进后的特点 #### 更高效的架构设计 YOLOv11引入了更先进的网络结构优化技术,使得模型不仅保持实时检测能力,还显著提升了精度。通过调整不同版本中的通道放缩系数,如YOLOv11N采用0.25、YOLOv11S采用0.5等设置[^2],实现了性能与速度之间的最佳平衡。 #### 增强的特征提取能力 得益于星操作的应用,该系列算法在网络深层依然能维持强大的表征学习力。随着层数加深,这种特性愈发明显——即使是在超过十层以上的复杂场景下也能有效捕捉目标对象的关键属性并将其映射至高维空间中[^3]。 #### 自适应性强 针对不同的应用场景需求(比如移动设备端部署),可以通过灵活配置来满足特定硬件资源约束下的最优表现;同时支持多种输入分辨率以及多尺度预测机制,从而更好地应对各类视觉识别挑战。 --- ### 应用实例展示 假设现在有一个基于Python实现的目标检测程序片段: ```python import torch from yolov11 import YOLOv11 # 导入YOLOv11库 model = YOLOv11(version='YOLOv11S') # 初始化YOLOv11S模型 image_path = 'example.jpg' # 设置待测图片路径 detections = model.detect(image=image_path) for detection in detections: label, confidence, bbox = detection['label'], detection['confidence'], detection['bbox'] print(f'Detected {label} with confidence {confidence:.2f}, bounding box at {bbox}') ``` 这段代码展示了如何加载预训练好的YOLOv11S权重文件,并利用其完成图像内物体类别判断及定位的任务过程
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