01、概述

近年來，YOLO系列（You Only Look Once）技術在實時目標檢測領域取得了重要突破，使得計算機視覺任務能夠在毫秒級完成。這種高效模型徹底改變了物體檢測的傳統方法，而新推出的YOLOv11更是在性能和效率上實現了質的飛躍。本文將深入探討YOLOv11的關鍵創新、與前代模型的比較以及它在各個行業的應用場景。通過了解這些進展，我們能夠更好地理解為什么YOLOv11有望成為下一代實時目標檢測的標桿。

02、YOLO是什么？

YOLO是一種能夠在單次圖像處理過程中完成物體識別的實時檢測系統。相比于傳統方法需要對圖像進行多次處理，YOLO的“單次檢測”方法使其在速度上占據絕對優勢，而不會犧牲準確性。自2016年Joseph Redmon首次提出YOLO以來，這一技術迅速崛起，成為計算機視覺領域的顛覆性技術之一。

03、YOLO模型的進化史

YOLO系列模型歷經多次迭代，每一代都在前代基礎上不斷優化。以下是YOLO各代的簡要總結：

從YOLOv1到YOLOv11，隨著版本的迭代，模型在速度、準確性和對小物體的檢測能力上都有顯著提升，特別是最新的YOLOv11更是表現卓越。

04、YOLOv11的關鍵創新

YOLOv11在模型架構和算法優化方面有著諸多創新，具體如下：

• 基于Transformer的骨干網絡：YOLOv11首次引入Transformer作為骨干網絡，能夠捕捉長程依賴關系，這在小物體檢測上尤為顯著。
• 動態頭部設計：根據圖像復雜度自適應分配資源，優化了計算效率，處理速度更快。
• 無NMS（非極大值抑制）訓練：YOLOv11用更高效的算法取代了傳統NMS，從而在不犧牲準確性的情況下減少了推理時間。
• 雙重標簽分配：針對重疊和密集物體的檢測，采用了一對一和一對多的標簽分配方式，提高了識別效果。
• 大核卷積：在減少計算資源消耗的同時，實現了更好的特征提取，進一步提升模型性能。
• 部分自注意力（PSA）機制：有選擇性地對特定部分的特征圖施加注意力機制，在不增加計算成本的情況下提高了全局表示學習能力。

YOLOv11與前代模型的性能對比

下表格展示了YOLOv11與前幾代模型在速度和準確性方面的對比：

YOLOv11不僅在速度和準確率上超越了前代，而且通過減少參數量使得模型更加輕量化，非常適合多種應用場景。

YOLOv11在幾個性能指標上顯示出顯著的改進：

• 延遲：與YOLOv10相比，延遲降低了25-40%，非常適合實時應用。
• 準確性：在參數更少的情況下，mAP提高了10-15%。
• 速度：能夠每秒處理60幀，使其成為最快的目標檢測模型之一。

05、YOLOv11的應用

YOLOv11的進步使其適合各種實際應用：

• 自動駕駛汽車：提高小目標和遮擋目標的檢測能力，增強安全性和導航能力。
• 醫療保健：YOLOv11的精確性有助于醫學成像任務，如腫瘤檢測，準確性至關重要。
• 零售和庫存管理：跟蹤客戶行為，監控庫存，并在零售環境中增強安全性。
• 監控：其速度和準確性使其適合實時監控和威脅檢測。
• 機器人技術：YOLOv11使機器人能夠更好地導航環境并自主與目標互動。

06、結語

YOLOv11在目標檢測領域設立了新標準。其Transformer架構、動態頭部設計和雙重標簽分配等創新讓其在速度、準確性和靈活性上表現卓越，適用于從自動駕駛到醫療等多個實時應用領域。YOLOv11不僅推動了目標檢測技術的進步，也為未來的技術發展鋪平了道路。

參考：

1. ??https://docs.ultralytics.com/models/yolo11/??

本文轉載自公眾號Halo咯咯 作者：基咯咯

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/aq-EXuhF47pygL6baHzkdg??