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yolov11论文

时间: 2025-04-29 20:45:24 浏览: 39

### 关于YOLOv11论文的获取对于希望了解并研究YOLOv11算法的研究人员和开发者来说，最新的YOLO系列版本确实提供了许多改进之处[^2]。然而，在官方学术出版物中尚未找到确切名为“YOLOv11”的论文记录。通常情况下，YOLO的新版本发布会在其GitHub页面或其他开源平台上公布详细的更新日志和技术文档。如果想要获得最前沿的信息以及可能存在的内部测试版或预览版资料，建议关注YOLO项目的官方社交媒体账号、订阅邮件列表或是加入相关的技术社区论坛来获取第一手资讯。此外，也可以定期查看Google Scholar等学术搜索引擎上的最新成果发表情况。为了确保所使用的模型是最新的基线版本，可以考虑访问YOLO项目的主要维护者AlexeyAB在其个人主页上提供的资源链接，该网站包含了各个版本YOLO的具体实现细节及其对应的性能评测数据。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_latest_yolo_paper(): url = 'https://scholar.google.com/scholar?q=yolov11' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') papers = [] for item in soup.select('.gs_ri'): title = item.h3.text.strip() link = item.find('a')['href'] abstract = item.find(class_='gs_rs').text.strip() if item.find(class_='gs_rs') else '' paper_info = { 'title': title, 'link': link, 'abstract': abstract[:200]+'...' # 只取摘要前200字符作为展示 } papers.append(paper_info) return papers latest_papers = get_latest_yolo_paper() for idx, paper in enumerate(latest_papers[:5], start=1): print(f"{idx}. {paper['title']}\n Link: {paper['link']}\n Abstract: {paper['abstract']}\n") ```

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