目录

前言

算法原理 

YOLO发展历程

什么是  YOLO11

YOLOv11 的主要特点

YOLO各版本概览

核心优势：

YOLOv11改进方向

YOLOv11功能介绍

YOLOv11关键创新

YOLOv11 指标展示

YOLOV11实验 

环境设置

准备数据集

训练模型

验证模型

应用领域

一、智慧交通与自动驾驶

二、智能安防与监控

三、医疗健康与生物科技

四、工业制造与质量检测

五、零售商业与消费者体验

六、教育科研与文化传承

YOLO系列模型的训练过程

一、数据准备

二、模型构建

三、模型训练

四、模型测试与部署

 代码实现

如何将YOLOv 11用于图像检测

如何将YOLOv11用于视频检测

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前言

YOLO11 是 Ultralytics YOLO 系列的最新版本，结合了尖端的准确性、速度和效率，用于目标检测、分割、分类、定向边界框和姿态估计。与 YOLOv8 相比，它具有更少的参数和更好的结果，不难预见，YOLO11 在边缘设备上更高效、更快，将频繁出现在计算机视觉领域的最先进技术（SOTA）中。

主要特点

• 增强的特征提取：YOLO11 使用改进的主干和颈部架构来增强特征提取，以实现更精确的目标检测和复杂任务的性能。

• 针对效率和速度优化：精细的架构设计和优化的训练流程在保持准确性和性能之间最佳平衡的同时，提供更快的处理速度。