YOLOv11：Ultralytics 推出新一代目标检测模型

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Ultralytics 近日发布了 YOLOv11，这是其 YOLO 系列目标检测模型的最新版本。YOLOv11 在架构和训练方法上进行了重大改进，旨在提供更精确、更快速和更高效的物体检测能力。 主要更新 增强型特征提取 ：YOLOv11 采用改进的骨干和颈部架构，增强了特征提取能力，从而实现更精确的目标检测和复杂任务性能。 优化效率和速度 ：YOLOv11 引入了完善的架构设计和优化的训练管道，提供更快的处理速度，并在准确性和性能之间保持最佳平衡。 参数更少，精度更高 ：YOLOv11m 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 减少了 22%，从而在不影响精度的情况下提高了计算效率。 跨环境适应性 ：YOLOv11 可在各种环境中无缝部署，包括边缘设备、云平台和支持 NVIDIA GPU 的系统，确保最大的灵活性。 支持的任务范围广泛 ：无论是对象检测、实 ………………………………