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《------往期经典推荐------》

一、AI应用软件开发实战专栏【链接】

项目名称	项目名称
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5.【图片风格快速迁移软件开发】	6.【人脸表表情识别系统】
7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】	8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】
9.【基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统】	10.【基于YOLOv8深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】
11.【基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统】	12.【基于YOLOv8深度学习的120种犬类检测与识别系统】
13.【基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测系统】	14.【基于YOLOv8深度学习的火焰烟雾检测系统】
15.【基于YOLOv8深度学习的钢材表面缺陷检测系统】	16.【基于YOLOv8深度学习的舰船目标分类检测系统】
17.【基于YOLOv8深度学习的西红柿成熟度检测系统】	18.【基于YOLOv8深度学习的血细胞检测与计数系统】
19.【基于YOLOv8深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】	20.【基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统】
21.【基于YOLOv8深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】	22.【基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统】
23.【基于YOLOv8深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】	24.【基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】
25.【基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统】	26.【基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统】
27.【基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别系统】	28.【基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】
29.【基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统】	30.【基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统】
31.【基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统】	32.【基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统】
33.【基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】	34.【基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】
35.【基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】	36.【基于YOLOv8深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】
37.【基于YOLOv8深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】	38.【基于YOLOv8深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】
39.【基于YOLOv8深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】	40.【基于YOLOv8深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】
41.【基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统】	42.【基于YOLOv8深度学习的无人机视角地面物体检测系统】
43.【基于YOLOv8深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】	44.【基于YOLOv8深度学习的野外火焰烟雾检测系统】
45.【基于YOLOv8深度学习的脑肿瘤智能检测系统】	46.【基于YOLOv8深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】
47.【基于YOLOv8深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】	48.【基于深度学习的车辆检测追踪与流量计数系统】
49.【基于深度学习的行人检测追踪与双向流量计数系统】	50.【基于深度学习的反光衣检测与预警系统】
51.【基于深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统】	52.【基于深度学习的高密度人脸智能检测与统计系统】
53.【基于深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统】	54.【基于深度学习的水果智能检测系统】
55.【基于深度学习的水果质量好坏智能检测系统】	56.【基于深度学习的蔬菜目标检测与识别系统】
57.【基于深度学习的非机动车驾驶员头盔检测系统】	58.【太基于深度学习的阳能电池板检测与分析系统】
59.【基于深度学习的工业螺栓螺母检测】	60.【基于深度学习的金属焊缝缺陷检测系统】
61.【基于深度学习的链条缺陷检测与识别系统】	62.【基于深度学习的交通信号灯检测识别】
63.【基于深度学习的草莓成熟度检测与识别系统】	64.【基于深度学习的水下海生物检测识别系统】
65.【基于深度学习的道路交通事故检测识别系统】	66.【基于深度学习的安检X光危险品检测与识别系统】
67.【基于深度学习的农作物类别检测与识别系统】	68.【基于深度学习的危险驾驶行为检测识别系统】
69.【基于深度学习的维修工具检测识别系统】

二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~

《------正文------》

YOLOv11基本架构

YOLOv11是YOLO系列的最新产品。YOLO是一种几乎无与伦比的算法，在物体检测领域取得了非常成功的结果。该算法系列在YOLOv5之后继续由Ultralytics开发，每一个新模型都继续产生更好的性能。

YOLOv11是Ultralytics开发的最新YOLO型号。该模型在执行实时对象检测的同时继续平衡准确性和效率。基于之前的YOLO版本，YOLO 11在架构和培训方面进行了重大改进。在保持速度的同时提高性能的最重要的架构变化是增加了C3K2块、SPFF模块和C2PSA块。

C3 K2块： 这是对之前版本中引入的CSP（跨阶段部分）块的增强。该模块使用不同的内核大小（例如3x3或5x5）和通道分离策略优化更复杂特征的提取。

SPFF（Spatial Pyramid Pooling Fusion）模块： 它是在YOLO版本中使用的SPP（Spatial Pyramid Pooling）模块的优化版本。该模块通过捕获不同尺度下的对象属性，使模型能够更好地执行。

C2 PSA块： 该块通过结合通道和空间信息提供更有效的特征提取。它还与多头注意机制一起工作，从而能够更准确地感知物体。它优化了前几层的特征图，并使用注意力机制来丰富它们，以提高模型的性能。这种结构可以实现更精确的检测，特别是在复杂场景中，并提高了YOLOv11的准确性。

除了这些架构上的变化，YOLOv11还具有与YOLOv8一样的多模型功能。由于其多模型功能，YOLOv11可以执行的任务如下：

• 目标检测： 识别和定位图像中的目标。
• 实例分割： 检测对象并确定其边界。
• 分类： 将图像分类到预定义的类别中。
• 姿态估计： 检测和跟踪人体上的地标。
• 定向对象检测（OBB）： 检测旋转对象以获得更高的灵敏度。

在我们开始使用它之前，让我们来谈谈新版本的YOLO所带来的功能。

• 现有的主干结构已被C3K2块取代，以提高特征提取能力。
• 颈部结构已通过SPFF模块进行了改进，以捕获不同尺寸的物体，并更好地检测小物体。
• 增加了C2PSA块， 以聚焦较小或部分遮挡的物体中的重要区域。
• 任务的数量随着多模型功能的增加而增加。
• 更好地适应各种环境，包括边缘设备。
• 由于其优化的架构和高效的处理能力，它可以部署在边缘设备，云平台和支持NVIDIA GPU的系统上。

由于这些优化和创新，YOLOv11提供了性能提升，特别是在实时应用中。该模型运行速度更快，更准确，提高了目标检测，样本分割和姿态估计等任务的效率。此外，兼容性得到了改进，因此模型可以轻松地在不同的平台和硬件（例如云或边缘设备）上运行。

在Ultralyricts页面上，当他们评估YOLOv11与以前版本相比的性能时，他们说了以下内容。

随着模型设计的进步，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%，使其在不影响精度的情况下提高了计算效率。

然而，尽管YOLOv 11模型的性能良好，并且提供了广泛的范围，但与YOLOv 10相比，它在目标检测方面并不十分成功。虽然YOLOv 10有更多的参数，但YOLOv 11的性能更好，只有很小的差异（+0.1-0.5）。在这种情况下，YOLOv 10可能仍然是我们的首选，因为过多的参数会导致速度和成本的损失。

YOLOv11目标检测使用指令

使用PyTorch构建YOLOv11模型及其与其他模式的使用简要如下。

步骤1： 首先，我们需要下载Ultralytics库。使用这个库，我们可以运行从YOLOv3到YOLOv11的所有模型。

pip install ultralytics

步骤2： 如果你只想在训练好的模型中进行预测。下面的代码就足够了。否则你可以跳过它。

yolo predict model=yolo11n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'py

步骤3： 如果你说不，我想训练我的模型，你可以选择你想要的模型并下载.pt文件。

from ultralytics import YOLO# Load a COCO-pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n.pt")

步骤4： 然后您需要选择训练数据，epochs的数量，图像的大小和您的设备。

train_results = model.train(data="coco8.yaml",  # path to dataset YAMLepochs=100,  # number of training epochsimgsz=640,  # training image sizedevice="cpu",  # device to run on, i.e. device=0 or device=0,1,2,3 or device=cpu
)

步骤5： 您需要使用验证数据评估和测试模型。它将验证数据与训练数据本身分离，对于测试，您只需提供所需图像的路径。

metrics = model.val()results = model("path/to/image.jpg")
results[0].show()

步骤6： 在最后一步中，我们可以导出您的模型，并在以后反复使用它。如果你想用自己的模型进行预测，只需使用步骤2。

path = model.export(format="onnx")

YOLOv11其他命令

要使用您自己的数据以特定的学习率和epoch训练您的对象检测模型：

yolo train data=coco8.yaml model=yolo11n.pt epochs=10 lr0=0.01

对于模型验证：

yolo val model=yolo11n.pt data=coco8.yaml batch=1 imgsz=640

要在YouTube视频上测试模型的结果，图像大小为320：

yolo predict model=yolo11n.pt source='https://youtu.be/LNwODJXcvt4' imgsz=320

要使用预训练的分割模型预测具有320个图像大小的YouTube视频：

yolo segment predict model=yolo11n-seg.pt source='https://youtu.be/LNwODJXcvt4' imgsz=320

要将经过特殊训练的模型导出为.pt扩展名，请执行以下操作：

yolo export model=path/to/best.pt format=onnx

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