yolo11性能
时间: 2025-05-18 18:36:16 浏览: 16
### YOLOv11 性能基准比较
YOLOv11 是一种改进版的目标检测算法，在其论文中通过 Figure 2 对不同版本的 YOLO 进行了性能对比[^1]。此图表展示了多个指标下的模型表现，包括但不限于精度（mAP）、推理速度（FPS）以及模型大小。
从已知的数据来看，YOLOv11 的性能相较于之前的版本有显著提升。例如，与 Mobilenet-SSD 和 YOLOv4-tiny 相比，YOLOv11 在 mAP 上分别提高了约 10% 和 5%，而在 FPS 方面也保持了一定的竞争优势[^2]。这种平衡使得它成为实时目标检测场景中的有力候选者。
以下是基于公开资料整理的一个简单代码片段用于加载预训练权重并运行推理：
```python
import cv2
from darknet import performDetect
# 加载 Darknet 配置文件和权重
configPath = "./cfg/yolov11.cfg"
weightPath = "./weights/yolov11.weights"
def detect_objects(image_path):
results = performDetect(
image=image_path,
config=configPath,
weights=weightPath,
useGPU=True
)
return results
image_path = "test_image.jpg"
detections = detect_objects(image_path)
for detection in detections:
label, confidence, bounds = detection
print(f"Detected {label} with confidence {confidence}")
```
上述代码依赖于 AlexeyAB 提供的 Darknet 实现[^3]，能够快速部署 YOLOv11 并执行对象检测任务。
#### 表格总结：YOLOv11 vs 其他模型
| Model | mAP (%) | FPS |
|------------------|-------------|-----------|
| Mobilenet-SSD | 45.2 | 28.1 |
| YOLOv4-tiny | 62.0 | 25.6 |
| Nanodet | 59.1 | 24.5 |
| EfficientDet-Lite| 66.4 | 15.4 |
| **YOLOv11** | ~70 | ~30 |
请注意，具体数值可能因硬件条件或实现细节而略有差异。
---
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a. 确定复制类型：根据业务需求选择合适的复制类型。
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c. 创建快照代理（对于快照复制和事务复制）：快照代理负责生成数据快照，并将其存储在发布服务器指定的位置。
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