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1、YOLO v11 介绍

YOLO11是Ultralytics实时目标探测器系列中最新的迭代版本，重新定义尖端的精度、速度和效率。在以往具有令人印象深刻进步的yolo版本基础上，YOLO11对架构和训练方法进行了重大改进，使其成为各种计算机视觉任务的多功能选择。

1.1、改进点特性

YOLO11 相比之前版本，带来了五大关键改进：

• 增强特征提取：YOLO11 通过重新设计主干网络和颈部网络（Backbone 和 Neck），新增了C3k2和C2PSA等组件，提高了从图像中提取特征的能力。这个改进使得 YOLO11 在复杂任务（如多目标检测、遮挡处理等）中表现得更为出色。特征提取的效率直接影响目标的精确定位和分类，新的架构优化提升了检测的敏感度和准确度。

• 优化速度与效率：YOLO11 采用了更高效的架构和训练流程，保持高精度的同时提升了处理速度。

• 更高精度与更少参数：YOLO11 的一个亮点在于它在减少了模型参数的情况下，依然能实现较高的精度。相较于 YOLOv8m，YOLO11m 在 COCO 数据集上的 mAP 提升了，且参数减少了 22%。 即：YOLO11 在减少计算资源消耗的同时，依然能够保持或提高检测性能。特别是在资源受限的设备上，如边缘计算设备或低功耗的嵌入式系统，这种高效性显得尤为重要。

• 多环境适应性强：YOLO11 支持多种环境，包括边缘设备、云平台，甚至是移动端。结合 NVIDIA GPU 的支持，它能够在不同的硬件环境中无缝运行。

• 广泛支持多种任务：除了传统的目标检测外，YOLO11 还支持目标跟踪、实例分割、关键点姿态估计、OBB定向物体检测（旋转目标检测）、物体分类等视觉任务。

1.2、性能对比

官网描述相比之前版本，它在架构和训练方法上有显著改进，提升了整体性能。实际感觉提升不太大。下图中，展示了 YOLO11 与其他 YOLO 版本（如 YOLOv10、YOLOv9 等）在延迟与检测精度（mAP）上的对比。

1.3、多任务支持

yolo11支持多种视觉任务，包括目标检测、实例分割、关键点姿态估计、OBB旋转目标检测和物体分类。

下表提供了YOLO11模型变体的概述，展示了它们在特定任务中的适用性以及与推理、验证、训练和导出等操作模式的兼容性。这种灵活性使YOLO11适用于计算机视觉中的广泛应用，从实时检测到复杂的分割任务。

每种任务都有专门的模型文件（如yolo11n.pt、yolo11m-seg.pt 等），支持推理、验证、训练和导出功能。可以根据具体的任务需求，在不同场景中灵活部署 YOLO11。

模型太多，卷不动了，具体代码层面的改进优化就不说明，有兴趣直接看源码…

2、测试

官方默认的安装方式是：通过运行 pip install ultralytics 来快速安装 Ultralytics 包。 安装有问题时，建议使用国内镜像源加速 pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 。

2.1、官方Python测试

YOLOv1 可以在命令行界面（CLI）中直接使用，只需输入 yolo 命令：

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

以 coco数据集训练的 yolov8m.pt 进行测试为例，执行脚本为 yolo predict model=yolo11m.pt source=bus.jpg device=0，运行输出如下

(yolo_pytorch) E:\yolov8-ultralytics>yolo predict model=yolov8m.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' device=0
Ultralytics YOLOv8.0.154  Python-3.9.16 torch-1.13.1+cu117 CUDA:0 (NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti, 11264MiB)
YOLOv8m summary (fused): 218 layers, 25886080 parameters, 0 gradients, 78.9 GFLOPsFound https://ultralytics.com/images/bus.jpg locally at bus.jpg
image 1/1 E:\DeepLearning\yolov8-ultralytics\bus.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 19.0ms
Speed: 3.0ms preprocess, 19.0ms inference, 4.0ms postprocess per image at shape (1, 3, 640, 480)
Results saved to runs\detect\predict1

首次运行时，会自动下载最新的模型文件。
cpu 和 gpu的时间
CPU 3.9ms preprocess, 579.7ms inference, 21.2ms postprocess
GPU 2.3ms preprocess, 17.5ms inference, 1.5ms postprocess

2.2、Opencv dnn测试

按照惯例将pt转换为onnx模型
yolo detect export model=yolo11m.pt format=onnx imgsz=640,640
输出如下：

(yolo_pytorch) E:\DeepLearning\yolov8-ultralytics>yolo detect export model=yolo11m.pt format=onnx imgsz=640,640
Ultralytics 8.3.8 🚀 Python-3.9.16 torch-1.13.1+cu117 CPU (Intel Core(TM) i7-7700K 4.20GHz)
YOLO11m summary (fused): 303 layers, 20,091,712 parameters, 0 gradients, 68.0 GFLOPsPyTorch: starting from 'yolo11m.pt' with input shape (1, 3, 640, 640) BCHW and output shape(s) (1, 84, 8400) (38.8 MB)ONNX: starting export with onnx 1.14.0 opset 16...
ONNX: slimming with onnxslim 0.1.34...
ONNX: export success ✅ 5.4s, saved as 'yolo11m.onnx' (76.9 MB)Export complete (7.5s)
Results saved to E:\DeepLearning\yolov8-ultralytics
Predict:         yolo predict task=detect model=yolo11m.onnx imgsz=640
Validate:        yolo val task=detect model=yolo11m.onnx imgsz=640 data=/ultralytics/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml
Visualize:       https://netron.app
💡 Learn more at https://docs.ultralytics.com/modes/export

使用netron查看网络结构，依然和yolov8一致，输入 (640,640)，输出(84, 8400)。 因此直接使用yolov8的测试代码，仅修改模型文件即可。参考代码见链接 opencv dnn模块 示例(23) 目标检测 object_detection 之 yolov8 。

2.3、测试统计

python (CPU)：579ms
python (GPU)：17ms

opencv dnn(CPU)：
opencv dnn(GPU)：

以下包含 预处理+推理+后处理：
openvino（CPU）：325ms
onnxruntime（GPU）：28ms
onnxruntime（GPU）：393ms
TensorRT：19ms

3、训练

训练部分，也完全同 opencv dnn模块 示例(23) 目标检测 object_detection 之 yolov8 中一致。