yolov11 ultralytics
时间: 2025-01-24 17:06:14 浏览: 60
### YOLOv11 Ultralytics 特性
YOLOv11 是由 Ultralytics 推出的新一代目标检测框架,在多个方面实现了显著改进。此版本不仅继承了前代产品的高效性和实时处理能力,还在功能上进行了扩展。
#### 新增特性
- **广泛的模型变体支持**:针对不同应用场景优化了多种模型配置选项,使得无论是资源受限环境还是高性能计算平台都能找到合适的解决方案[^2]。
- **增强的目标统计计数及跟踪能力**:特别适合于视频流分析任务,允许用户定义感兴趣区域并对其中的对象进行精确计数和持续追踪[^3]。
### 安装指南
为了顺利部署 YOLOv11,建议按照官方文档指示完成必要的依赖项安装:
```bash
pip install ultralytics
```
上述命令会自动下载并设置好运行所需的一切组件,确保开发环境中具备执行后续操作的基础条件。
### 使用教程
对于初次接触 YOLOv11 的开发者来说,可以通过如下方式快速入门:
#### 基础示例:加载预训练模型并进行图像推断
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov11.pt') # 加载预训练权重文件
results = model.predict(source='image.jpg', save=True, show_labels=False)
```
这段代码片段展示了如何利用已有的参数初始化一个实例化对象 `model` 并调用 `.predict()` 方法来实现对指定图片源的预测工作;同时设置了保存结果至本地磁盘以及隐藏标签显示两个额外参数。
#### 高级应用:自定义数据集上的微调过程
当面对特定领域内的识别需求时,则可以考虑基于现有架构进一步调整网络结构以适应新的样本分布情况:
```python
import torch
from pathlib import Path
from ultralytics.yolo.utils.callbacks import Callbacks
data_path = 'path/to/custom_dataset'
project_dir = './runs/train/exp'
# 设置回调函数用于监控训练进度和其他辅助功能
callbacks = Callbacks()
trainer = YOLO(data=data_path,
epochs=100,
batch_size=16,
imgsz=(640, 640),
project=Path(project_dir))
history = trainer.fit(callbacks=callbacks)
```
通过这种方式可以在保持原有优势的基础上更好地服务于实际业务场景下的定制化要求。
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