Ultralytics YOLO11 ist da! Definieren Sie neu, was in der KI möglich ist!

YOLO11 zum Kennenlernen

YOLO11 schlägt ein neues Kapitel in der YOLO-Familie auf und bietet ein leistungsfähigeres und vielseitigeres Modell, das die Computer Vision auf ein neues Niveau hebt. Mit seiner verfeinerten Architektur und seinen erweiterten Fähigkeiten unterstützt das Modell Computer-Vision-Aufgaben wie Posenschätzung und Instanzsegmentierung, die die Vision AI-Community an Ultralytics YOLOv8 schätzen gelernt hat, jedoch mit noch höherer Leistung und Präzision. Glenn Jocher, Gründer und CEO von Ultralytics, erklärte: "Mit YOLO11 haben wir uns vorgenommen, ein Modell zu entwickeln, das sowohl leistungsstark als auch praktisch für reale Anwendungen ist. Seine verbesserte Effizienz und Genauigkeit machen es zu einem robusten Werkzeug, das an die einzigartigen Herausforderungen verschiedener Branchen angepasst werden kann. Ich kann es kaum erwarten zu sehen, wie die Vision AI-Community YOLO11 nutzt, um innovative Lösungen zu entwickeln und die Computer Vision auf die nächste Stufe zu heben."

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Hier ein kleiner Einblick in die von YOLO11 unterstützten Computer Vision Aufgaben:

• Objekterkennung: Identifiziert und lokalisiert Objekte in Bildern oder Videoframes und zeichnet Begrenzungsrahmen um sie herum für Anwendungen wie Überwachung, autonomes Fahren und Einzelhandelsanalyse.
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• Segmentierung von Instanzen: Dabei werden einzelne Objekte in einem Bild bis auf Pixelebene identifiziert und voneinander getrennt. Sie ist nützlich für Anwendungen wie medizinische Bildgebung und Fehlererkennung in der Fertigung.
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• Bildklassifizierung: Kategorisiert ganze Bilder in vordefinierte Klassen und ist damit ideal für Anwendungen wie die Produktkategorisierung im E-Commerce oder die Überwachung von Wildtieren.
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• Schätzung der Körperhaltung: Erkennt bestimmte Schlüsselpunkte innerhalb eines Bildes oder Videobildes, um Bewegungen oder Posen zu verfolgen, was für Fitness-Tracking, Sportanalysen und Anwendungen im Gesundheitswesen von Vorteil ist.
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• Orientierte Objekterkennung (OBB): Erkennt Objekte mit einem Ausrichtungswinkel, was eine präzisere Lokalisierung von gedrehten Objekten ermöglicht, was besonders wertvoll für Luftaufnahmen, Robotik und Lagerautomatisierungsaufgaben ist.
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• Objektverfolgung: Überwacht und verfolgt die Bewegung von Objekten in aufeinanderfolgenden Videobildern und ist daher für viele Echtzeitanwendungen unerlässlich.

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Was zeichnet YOLO11 aus?

YOLO11 baut auf den Fortschritten auf, die in YOLOv9 und YOLOv10 zu Beginn dieses Jahres eingeführt wurden, und umfasst verbesserte Architekturen, erweiterte Techniken zur Merkmalsextraktion und optimierte Trainingsmethoden. Was YOLO11 wirklich auszeichnet, ist seine beeindruckende Kombination aus Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz, die es zu einem der leistungsfähigsten Modelle macht, die Ultralytics bisher entwickelt hat. Mit einem verbesserten Design bietet YOLO11 eine bessere Merkmalsextraktion, d. h. den Prozess der Identifizierung wichtiger Muster und Details aus Bildern, wodurch es möglich ist, komplizierte Aspekte selbst in schwierigen Szenarien genauer zu erfassen.

Bemerkenswerterweise erreicht YOLO11m eine höhere durchschnittliche Genauigkeit (mAP ) auf dem COCO-Datensatz , während es 22 % weniger Parameter als YOLOv8m verwendet, was es rechnerisch leichter macht, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Das bedeutet, dass es genauere Ergebnisse liefert und gleichzeitig effizienter in der Ausführung ist. Darüber hinaus bietet YOLO11 schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeiten, wobei die Inferenzzeiten etwa 2 % schneller sind als bei YOLOv10, was es ideal für Echtzeitanwendungen macht. 

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Es wurde entwickelt, um komplexe Aufgaben zu bewältigen und gleichzeitig die Ressourcen zu schonen und die Leistung umfangreicher Modelle zu verbessern, wodurch es sich hervorragend für anspruchsvolle KI-Projekte eignet. Verbesserungen an der Augmentierungspipeline haben auch den Trainingsprozess verbessert, sodass sich YOLO11 leichter an verschiedene Aufgaben anpassen kann, egal ob Sie an kleinen Projekten oder großen Anwendungen arbeiten. 

YOLO11 ist hocheffizient in Bezug auf die Verarbeitungsleistung und eignet sich perfekt für den Einsatz sowohl in der Cloud als auch auf Edge-Geräten, wodurch Flexibilität in verschiedenen Umgebungen gewährleistet ist. Um es einfach auszudrücken: YOLO11 ist nicht einfach nur ein Upgrade, sondern ein deutlich genaueres, effizienteres und flexibleres Modell, das besser für alle Herausforderungen der Computer Vision gerüstet ist. Ob autonomes Fahren, Überwachung, Bildgebung im Gesundheitswesen, intelligenter Einzelhandel oder industrielle Anwendungsfälle- YOLO11 ist vielseitig genug, um nahezu jede Computer-Vision-Anwendung zu bedienen.

YOLO11 ist bereit für Ihre Systeme und Plattformen

YOLO11 ist so konzipiert, dass es sich nahtlos in die Systeme und Plattformen integrieren lässt, die Sie bereits nutzen. Aufbauend auf der Unterstützung von YOLOv8 ist YOLO11 mit einer breiten Palette von Umgebungen für Training, Tests und Bereitstellung kompatibel. Ganz gleich, ob Sie mit NVIDIA-GPUs, Edge-Geräten oder auf Cloud-Plattformen arbeiten, YOLO11 ist so optimiert, dass es sich mühelos in Ihren Arbeitsablauf einfügt.

Diese Integrationen sind großartige Add-Ons, die YOLO11 an verschiedene Branchen anpassen und Unternehmen dabei helfen, das Modell einfach in ihre bestehenden Prozesse zu implementieren. Nehmen wir zum Beispiel an, Sie möchten YOLO11 für die Landwirtschaft nutzen, speziell für die Überwachung von Pflanzen. Möglicherweise müssen Sie das Modell auf Drohnen einsetzen, um Pflanzengesundheitsprobleme in Echtzeit auf großen Feldern zu erkennen. Wenn Sie jedoch in der Sicherheitsbranche tätig sind, möchten Sie YOLO11 vielleicht lieber mit einem Cloud-basierten System einsetzen, um mehrere Kamera-Feeds zur Objekterkennung zu überwachen.

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Stärkung der KI-Gemeinschaft mit YOLO11

Die KI-Community kann mit der Einführung von YOLO11 aufregende Fortschritte erwarten. Dank seiner verbesserten Genauigkeit und Effizienz hat dieses neue Modell das Potenzial, bestehende Anwendungen zu verändern und neue zu schaffen. Ein wichtiger Faktor für diesen Fortschritt ist Ultralytics HUB. Ultralytics HUB ist eine benutzerfreundliche Plattform, die die Ausbildung und den Einsatz von YOLO-Modellen, einschließlich YOLO11, vereinfacht. 

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Ultralytics HUB rationalisiert den Entwicklungsprozess, indem es den Benutzern ermöglicht, Datensätze hochzuladen, auf eine Reihe von vortrainierten Modellen zuzugreifen und ihre Projekte an einem Ort zu verwalten. Die HUB unterstützt auch die Zusammenarbeit, so dass es für Teams einfach ist, gemeinsam an KI-Projekten zu arbeiten. Hier sind einige der anderen Schlüsselfunktionen von Ultralytics HUB:

• Cloud-Ausbildung: Ultralytics HUB bietet nahtlose cloudbasierte Modellschulung für Skalierbarkeit und Effizienz.
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• Vorgefertigte Modelle: Die Plattform bietet Zugang zu einer Vielzahl von vortrainierten YOLOv5-, YOLOv8- und YOLO11-Modellen.
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• Modell-Export: Trainierte Modelle können für den Einsatz in verschiedene Formate exportiert werden.
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• Integrationen: Ultralytics HUB lässt sich nahtlos mit Plattformen wie Roboflow, Google Colab und Weights & Biases integrieren.
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• Ausführliche Dokumentation: Ultralytics HUB bietet umfassende Anleitungen und FAQs für die Benutzerunterstützung.
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• Unterstützung durch die Gemeinschaft: Eine aktive Discord-Community steht für Fragen und Diskussionen zur Verfügung.

Dank des intuitiven Designs des HUB können sowohl erfahrene Entwickler als auch Neueinsteiger schnell loslegen. Wenn mehr Entwickler YOLO11 über den HUB nutzen, können wir uns auf einen Anstieg von Hochleistungsanwendungen freuen, die die Grenzen der Computer Vision erweitern und die Zukunft der KI-Technologie gestalten.

Mit YOLO11 in die Praxis gehen

Genau wie YOLOv8 wird auch YOLO11 bald über Ultralytics HUB und das Ultralytics Python-Paket zum Ausprobieren zur Verfügung stehen. Sie können sich beim HUB anmelden oder unsere Schnellstartanleitung lesen, um Schritt für Schritt zu erfahren, wie Sie das Paket installieren. Sobald es freigegeben ist, können Sie seine Funktionen erkunden, mit verschiedenen Datensätzen experimentieren und sehen, wie YOLO11 in verschiedenen Szenarien funktioniert. Wir können es kaum erwarten, dass sich die KI-Community mit YOLO11 beschäftigt und zur Entwicklung beiträgt, Feedback gibt oder darauf aufbaut.

Egal, ob Sie ein Entwickler sind, der bestehende Projekte optimieren möchte, oder jemand, der an der Entwicklung neuer Anwendungen interessiert ist - Ihre Beteiligung kann zur Innovation beitragen. Beteiligen Sie sich an Diskussionen, teilen Sie Ihre Erfahrungen und arbeiten Sie mit anderen zusammen, um das volle Potenzial von YOLO11 zu erschließen. Wir sind gespannt, wie Sie YOLO11 nutzen, um reale Herausforderungen zu meistern und Ihre kreativen Ideen zum Leben zu erwecken!

Mit YOLO11 beginnt ein neues Kapitel

YOLO11 ist der nächste Schritt vorwärts in der Computer Vision und kombiniert beeindruckende Genauigkeit, Geschwindigkeit und Effizienz. Die auf der YV24 angekündigten fortschrittlichen Funktionen machen es vielseitig einsetzbar für verschiedene Echtzeitanwendungen, von autonomen Fahrzeugen bis hin zu intelligenten Einzelhandelslösungen. Die KI-Community beginnt, dieses Modell zu erforschen und zu nutzen. Wir sind gespannt, welche kreativen Wege YOLO11 einschlagen wird, um Innovationen voranzutreiben und neue Möglichkeiten zum Leben zu erwecken. Wenn Sie auf der Suche nach den neuesten Fortschritten in der KI sind, sollten Sie YOLO11 ausprobieren und sehen, wie es Ihre Computer-Vision-Projekte verbessern kann!

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