Ultralytics YOLO 是一個先進的計算機視覺框架,專注於提供最先進的目標檢測、實例分割、姿態估計、追蹤和分類等功能。該項目是基於多年計算機視覺和 AI 基礎研究構建的尖端 YOLO 模型集合。
項目地址: https://github.com/ultralytics/ultralytics
YOLO11 是 Ultralytics 的最新 YOLO 模型,在多個任務中提供最先進的性能,包括目標檢測、分割、姿態估計、追蹤和分類,並具有增強的特徵提取能力。
主要改進:
YOLO12 採用注意力機制為中心的目標檢測方法,在多種核心計算機視覺任務中表現出色。
# 安裝
pip install ultralytics
# Python API 使用
from ultralytics import YOLO
# 加載模型
model = YOLO('yolo11n.pt')
# 訓練
model.train(data='coco8.yaml', epochs=100, imgsz=640)
# 推理
results = model('path/to/image.jpg')
# 導出
model.export(format='onnx')
# 訓練
yolo train data=coco8.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640
# 推理
yolo predict model=yolo11n.pt source='path/to/image.jpg'
# 驗證
yolo val model=yolo11n.pt data=coco8.yaml
# 導出
yolo export model=yolo11n.pt format=onnx
Ultralytics YOLO 是目前最先進和完整的計算機視覺解決方案之一,它不僅提供了強大的模型性能,還具備了完整的工具鏈和生態系統。無論是學術研究、工業應用還是個人項目,都能在這個框架中找到合適的解決方案。其持續的更新和改進確保了用戶始終能夠獲得最新的技術進展和最佳的使用體驗。