Yolo对象检测系列又又又更新了

Yolo 对象检查系列已经发布到了 11 个版本，其中版本更新最多的便是Ultralytics。YOLO11 是 Ultralytics 发布的 YOLO 系列的最新版本。YOLO11 配备了超轻量级模型，比以前的 YOLO 系列更快、更高效。YOLO11 模型能够执行更广泛的计算机视觉任务。

Ultralytics 根据规模发布了五种尺寸大小的 YOLO11 模型，在所有任务中发布了 5 种模型：

YOLO11n——适用于小型和轻量级任务的 Nano。

YOLO11s ——Nano 的小幅升级，具有更高的准确性。

YOLO11m – 适合通用的中等版本。

YOLO11l – 大型，可实现更高的准确度和更高的计算量。

YOLO11x – 超大尺寸，可实现最高准确度和性能。

YOLO11 通过整合定向物体检测扩展了常规物体检测，这使得模型能够检测和分类旋转或方向不规则的物体。

轻量高效：YOLO11 是 YOLO 系列中最轻量、最快的型号。它具有五种不同尺寸。可满足从轻量级任务到高性能应用的各种用例。

新架构：YOLO11 引入了新的架构改进，例如 C3k2块、SPPF 和 C2PSA，使模型能够更有效地提取和处理特征，并提高对图像关键区域的关注度。

多任务功能：除了对象检测之外，YOLO11 还可以处理实例分割、图像分类、姿势估计和定向对象检测 (定向物体检测)，使其在计算机视觉任务中具有高度通用性。

增强的注意力机制：架构中集成 C2PSA 等空间注意力机制有助于 YOLO11 更有效地关注图像中的重要区域，从而提高其检测准确性，特别是对于复杂或遮挡的物体。不得不说，注意力机制已经渗透到了整个人工智能领域。