yolov11g各种模型
时间: 2025-02-20 10:38:04 浏览: 40
### 关于YOLOv11g不同模型的信息
#### 模型概述
YOLOv11g系列继承并扩展了YOLO家族的目标检测框架,通过引入多种先进的技术来提升性能。这些改进不仅体现在基础架构上,还包括特定组件的设计优化。
#### 训练配置示例
对于YOLOv11项目的训练设置如下所示:
```bash
cd yolov11项目所在的路径
yolo detect train \
data=coco128.yaml \
model=ultralytics/cfg/models/11/yolo11n_ECA.yaml \
epochs=100 \
imgsz=640 \
batch=16 \
device=cpu \
project=yolov11
```
此命令展示了如何启动YOLOv11的训练过程,其中`coco128.yaml`定义了数据集参数,而`yolo11n_ECA.yaml`则指定了所使用的具体模型结构[^1]。
#### 改进亮点之一:注意力机制的应用
在YOLOv11中特别强调了对注意力机制的支持,特别是ECA(Efficient Channel Attention)网络的应用。这种机制能够帮助模型更有效地捕捉图像中的重要特征,从而提高识别精度和速度[^4]。
#### 多尺度特征提取模块(MSFE)
针对复杂场景下的目标检测需求,YOLOv11提出了一个多尺度特征提取模块(MSFE),该模块可以更好地处理大小不一的对象,并增强了模型的整体表现力。这一特性使得YOLOv11非常适合应用于诸如遥感影像分析等领域[^3]。
#### 性能评估指标
除了传统的mAP之外,YOLOv11还增加了对mAP@75的支持,这有助于更加全面地评价模型在高阈值条件下的准确性。通过对各类别的单独计算,提供了更为细致的结果反馈[^5]。
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