YOLO11

Ultralytics YOLO11是基于之前YOLO系列模型的进一步发展,引入了新特性和改进,以提高性能和灵活性。YOLO11旨在快速、准确、易于使用,非常适合广泛的目标检测、跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务。

需求人群:

"目标受众包括AI研究人员、数据科学家、机器学习工程师和学生,他们需要一个快速、准确、易于使用的模型来进行图像识别和分析。"

使用场景示例:

用于交通监控系统中的车辆和行人检测。

在零售环境中分析顾客行为。

在医疗影像分析中识别病变区域。

产品特色:

支持多种任务:目标检测、跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计。

提供预训练模型:在COCO数据集上预训练的检测、分割和姿态模型,以及在ImageNet数据集上预训练的分类模型。

命令行界面(CLI)和Python环境都可以直接使用。

支持模型导出到ONNX格式。

提供多种尺寸和性能的模型,以适应不同的应用场景。

集成了与领先AI平台的关键集成,如Roboflow、ClearML、Comet、Neural Magic和OpenVINO,优化AI工作流。

提供Ultralytics HUB,一个无需编码即可进行数据可视化、模型训练和部署的一体化解决方案。

使用教程:

通过pip安装ultralytics包,包括所有依赖项。

使用CLI或Python环境加载预训练模型。

根据需要进行模型训练或评估。

使用模型对图像进行目标检测或其他任务。

如果需要,将模型导出到ONNX格式。

利用Ultralytics HUB进行模型训练和部署。

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