YOLO11标志着YOLO家族的新篇章，提供了更强大，更多功能的模型，将计算机视觉带到新的高度。凭借其完善的架构和增强的功能，该模型支持计算机视觉任务，如姿态估计和实例分割，视觉AI社区已经爱上了Ultralytics YOLOv8，但具有更高的性能和精度。Ultralytics创始人兼首席执行官Glenn Jocher表示:“通过YOLO11，我们开始开发一种既强大又实用的模型，适用于现实世界的应用。提高了效率和成本。

以下为YOLO11支持的计算机视觉任务：

YOLO11建立在今年早些时候YOLOv9和YOLOv10的基础上，整合了改进的模型结构设计、增强的特征提取技术和优化的训练方法。真正让YOLO11脱颖而出的是它令人印象深刻的速度、准确性和效率的结合，使其成为Ultralytics迄今为止创造的最强大的型号之一。通过改进设计，YOLO11提供了更好的特征提取，这是从图像中识别重要模式和细节的过程，即使在具有挑战性的场景中，也可以更准确地捕捉复杂的方面。

值得注意的是，YOLO11m在COCO数据集上实现了更高的平均精度（mAP）得分，同时使用的参数比YOLOv8m少22%，使其在不牺牲性能的情况下计算更轻。这意味着它提供了更准确的结果，同时运行效率更高。最重要的是，YOLO11带来了更快的处理速度，推理时间比YOLOv10快约2%，使其成为实时应用程序的理想选择。

赋能AI社区

Ultralytics HUB 是一个可视化的 YOLO 模型的训练和部署的的平台，团队可以轻松地在 AI 项目上合作。Ultralytics HUB 还提供基于云的模型训练，对经过训练的模型可以导出各种格式进行部署，新手都可以快速上手。

AI智能相机

reCamera 是一款开源的可编程微型 AI 相机，基于 RISC-V 架构的SoC，可提供设备上 1 TOPS AI 性能。这是第一款支持最新 YOLO11的一个即插即用的相机，硬件和软件均已开源。

Node-RED 集成实现无代码工作流程，reCamera 的定制节点允许调用相机 API 并使用 TPU 将模型直接加载到设备上。只需三步即可轻松搞定：选择节点模块、配置节点、部署。

YOLOv11现已在官方github repo更新，快去体验吧！

原文链接：​ ​​ ​​