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文章目录
- 🧩前言
- 🧭一、YOLOv11简介
- 🎈二、YOLOv11环境搭建
- ⚒️三、项目实战
- 🪜项目源码
- 🎯总结
🧩前言
Hello，大家好，我是你们的virobotics（仪酷智能），一个深耕于LabVIEW和人工智能领域的开发工程师。
今天我们一起来看一下，如何使用LabVIEW OpenVINO工具包实现YOLOv11的推理部署。其他yolo模型在LabVIEW中的部署可以查看专栏【深度学习：物体识别（目标检测）】
🧭一、YOLOv11简介
YOLOv11是Ultralytics团队开发的YOLO（You Only Look Once）系列实时物体检测器的最新版本，它在2024年9月30日的YOLO Vision 2024（YV24）活动中被正式发布。
YOLOv11采用改进的主干和颈部架构，显著增强了特征提取能力，以实现更精确的目标检测和复杂任务性能。引入了精致的架构设计和优化的训练管道，提供更快的处理速度，并保持准确性和性能之间的最佳平衡。随着模型设计的进步，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少22%，从而在不影响精度的情况下提高了计算效率。YOLOv11可以无缝部署在各种环境中，包括边缘设备、云平台以及支持NVIDIA GPU的系统，确保了最大的灵活性。无论是对象检测、实例分割、图像分类、姿态估计还是定向对象检测（OBB），YOLOv11都能应对各种计算机视觉挑战。
YOLOv11官方开源地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics
🎈二、YOLOv11环境搭建
- 部署本项目时所用环境
- 操作系统：Windows 64
- LabVIEW：2018及以上 64位版本
- AI视觉工具包（techforce_lib_opencv_cpu）：1.0.1.26及以上版本
- OpenVINO工具包（virobotics_lib_openvino）1.0.0.36及以上版本
- 仪酷Object Detection工具包（virobotics_lib_object_detection）：1.0.0.11及以上版本
-
软件下载及安装
在Windows上搭建OpenVINO™LabVIEW开发环境
-
LabVIEW Object_Detection工具包下载与安装
https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/132529219
⚒️三、项目实战
1.双击打开LabVIEW，在“Help”选项下找到“Find Examples…”单击打开。
2. 打开范例查找器，选择Directory Structure–VIRobotics -AI Vision–Object Detection即可获取所有的范例。不同模型的范例，放到了不同文件夹下。
3. 以YOLOv11相关范例为例，双击“YOLOv11”范例文件夹，双击想要运行的vi（若您电脑当前无法使用相机，建议加载名字含有“imgs”的vi范例）。
（注意：范例VI名字中带有openvino表示该范例使用OpenVINO工具包实现推理；范例VI中带有nivision表示使用NI VISION方式进行图像采集并实现推理，如您预计使用官方NI VISION来采集图像，则可使用此范例。不带有nivision则表示使用仪酷工具包进行图像采集或图像读取来实现推理。）
4. 若您电脑没有安装NI VISION工具包，则在打开范例过程中会出现如下图所示弹窗，一直点击“Ignore Item”即可，或者直接点击Ignore All。
5. 加载YOLOv11模型实现目标检测
6. 完整代码
7.运行效果
🪜项目源码
如需源码，请在一键三连并订阅本专栏后评论区留下邮箱
🎯总结
以上就是今天要给大家分享的内容，希望对大家有用。如有笔误，还请各位及时指正。后续我们将为大家更新更多关于AI模型在LabVIEW的部署案例，欢迎大家关注博主。我是virobotics（仪酷智能），我们下篇文章见~
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