27 septembre 2024
Découvrez les caractéristiques révolutionnaires d'Ultralytics YOLO11, notre dernier modèle d'IA qui redéfinit la vision par ordinateur avec une précision et une efficacité inégalées.
Nous sommes ravis de vous présenter la prochaine évolution des modèles Ultralytics: YOLO11 ! S'appuyant sur les avancées impressionnantes des versions précédentes du modèle YOLO, YOLO11 apporte une foule de fonctionnalités et d'optimisations puissantes qui le rendent plus rapide, plus précis et incroyablement polyvalent. Annoncé lors de l'événement YOLO Vision 2024 (YV24), le rassemblement hybride annuel d'Ultralytics réunissant des experts en IA, des innovateurs et des développeurs, ce dernier né de la famille Ultralytics est prêt à redéfinir ce qu'il est possible de faire avec la vision par ordinateur.
Grâce à son architecture innovante, YOLO11 peut être utilisé pour diverses tâches de vision par ordinateur, de la détection d'objets en temps réel à la classification, ce qui change la donne pour les développeurs et les chercheurs. Parmi les principales améliorations, citons l'extraction améliorée des caractéristiques pour une capture plus précise des détails, une plus grande précision avec moins de paramètres et des vitesses de traitement plus rapides qui améliorent de manière significative les performances en temps réel. Dans cet article, nous allons examiner de plus près les caractéristiques qui distinguent YOLO11 et la façon dont il peut transformer vos applications de vision par ordinateur. Commençons par le commencement !
YOLO11 marque un nouveau chapitre pour la famille YOLO, en offrant un modèle plus performant et plus polyvalent qui permet à la vision par ordinateur d'atteindre de nouveaux sommets. Avec son architecture raffinée et ses capacités améliorées, le modèle prend en charge des tâches de vision par ordinateur telles que l'estimation de la pose et la segmentation d'instances que la communauté Vision AI a appris à apprécier dans Ultralytics YOLOv8, mais avec des performances et une précision encore plus grandes. Glenn Jocher, fondateur et PDG d'Ultralytics, a déclaré : "Avec YOLO11, nous avons cherché à développer un modèle qui offre à la fois puissance et praticité pour les applications du monde réel. Son efficacité et sa précision accrues en font un outil robuste qui peut être adapté aux défis uniques auxquels sont confrontées diverses industries. J'ai hâte de voir comment la communauté Vision AI utilisera YOLO11 pour créer des solutions innovantes et faire passer la vision par ordinateur à la vitesse supérieure."
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Voici un aperçu des tâches de vision par ordinateur prises en charge par YOLO11 :
YOLO11 s'appuie sur les avancées introduites dans YOLOv9 et YOLOv10 plus tôt cette année, en incorporant des conceptions architecturales améliorées, des techniques d'extraction de caractéristiques améliorées et des méthodes d'entraînement optimisées. YOLO11 se distingue par sa combinaison impressionnante de vitesse, de précision et d'efficacité, ce qui en fait l'un des modèles les plus performants créés par Ultralytics jusqu'à présent. Grâce à sa conception améliorée, YOLO11 offre une meilleure extraction des caractéristiques, c'est-à-dire le processus d'identification des modèles et des détails importants à partir des images, ce qui permet de capturer des aspects complexes avec plus de précision, même dans des scénarios difficiles.
Fait remarquable, YOLO11m obtient un score de précision moyenne (mAP) plus élevé sur l'ensemble de données COCO tout en utilisant 22 % de paramètres en moins que YOLOv8m, ce qui le rend plus léger sur le plan du calcul sans sacrifier les performances. Cela signifie qu'il fournit des résultats plus précis tout en étant plus efficace. En outre, YOLO11 offre des vitesses de traitement plus élevées, avec des temps d'inférence environ 2 % plus rapides que YOLOv10, ce qui en fait un outil idéal pour les applications en temps réel.
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Il est conçu pour gérer des tâches complexes tout en étant moins gourmand en ressources et pour améliorer les performances des modèles à grande échelle, ce qui en fait un outil idéal pour les projets d'IA exigeants. Les améliorations apportées au pipeline d'augmentation ont également permis d'améliorer le processus de formation, ce qui permet à YOLO11 de s'adapter plus facilement à différentes tâches, qu'il s'agisse de petits projets ou d'applications à grande échelle.
En fait, YOLO11 est très efficace en termes de puissance de traitement et convient parfaitement à un déploiement sur des appareils en nuage et en périphérie, ce qui garantit la flexibilité dans différents environnements. En d'autres termes, YOLO11 n'est pas une simple mise à jour ; c'est un modèle nettement plus précis, efficace et flexible, mieux équipé pour relever n'importe quel défi en matière de vision par ordinateur. Qu'il s'agisse de conduite autonome, de surveillance, d'imagerie médicale, de commerce de détail intelligent ou de cas d'utilisation industrielle, YOLO11 est suffisamment polyvalent pour répondre à presque toutes les applications de vision par ordinateur.
YOLO11 est conçu pour s'intégrer de manière transparente aux systèmes et plateformes que vous utilisez déjà. S'appuyant sur le support fourni par YOLOv8, YOLO11 est compatible avec un large éventail d'environnements de formation, de test et de déploiement. Que vous travailliez avec des GPU NVIDIA, des appareils de pointe ou que vous déployiez sur des plateformes cloud, YOLO11 est optimisé pour s'intégrer sans effort à votre flux de travail.
Ces intégrations sont d'excellents compléments qui rendent YOLO11 adaptable à différentes industries, aidant les entreprises à facilement mettre en œuvre le modèle dans leurs processus existants. Par exemple, imaginons que vous souhaitiez utiliser YOLO11 pour l'agriculture, en particulier pour la surveillance des cultures. Vous pourriez avoir besoin de déployer le modèle sur des drones pour identifier les problèmes de santé des plantes en temps réel dans de vastes champs. En revanche, si vous travaillez dans le domaine de la sécurité, vous préférerez peut-être utiliser YOLO11 avec un système basé sur le cloud pour surveiller plusieurs flux de caméras afin de détecter des objets.
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La communauté de l'IA visionnaire peut s'attendre à des avancées passionnantes avec le lancement de YOLO11. Grâce à sa précision et à son efficacité accrues, ce nouveau modèle a le potentiel de transformer les applications existantes et d'en créer de nouvelles. Ultralytics HUB est l'un des principaux facteurs de ce progrès. Ultralytics HUB est une plateforme conviviale qui simplifie la formation et le déploiement des modèles YOLO, y compris YOLO11.
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Ultralytics HUB rationalise le processus de développement en permettant aux utilisateurs de télécharger des ensembles de données, d'accéder à une gamme de modèles pré-entraînés et de gérer leurs projets en un seul endroit. Le HUB prend également en charge la collaboration, ce qui permet aux équipes de travailler ensemble sur des projets d'IA. Voici quelques-unes des autres caractéristiques clés d'Ultralytics HUB :
Grâce à la conception intuitive du HUB, les développeurs expérimentés comme les nouveaux venus peuvent rapidement se lancer. Comme de plus en plus de développeurs utilisent YOLO11 via le HUB, nous pouvons nous attendre à une augmentation des applications de haute performance qui repoussent les limites de la vision par ordinateur et façonnent l'avenir de la technologie de l'IA.
Tout comme YOLOv8, YOLO11 sera bientôt disponible à l'essai via Ultralytics HUB et le package Ultralytics Python. Vous pouvez vous connecter au HUB ou consulter notre guide de démarrage rapide pour obtenir des instructions étape par étape sur l'installation du package. Une fois qu'il sera disponible, vous pourrez explorer ses fonctionnalités, expérimenter avec différents ensembles de données et voir comment YOLO11 se comporte dans différents scénarios. Nous sommes impatients de voir la communauté de l'IA s'engager dans YOLO11 et contribuer à son développement, fournir des commentaires ou s'en inspirer.
Que vous soyez un développeur cherchant à optimiser des projets existants ou une personne intéressée par la création de nouvelles applications, votre participation peut aider à stimuler l'innovation. Participez aux discussions, partagez vos expériences et collaborez avec d'autres pour libérer tout le potentiel de YOLO11. Nous sommes impatients de voir comment vous utilisez YOLO11 pour relever les défis du monde réel et donner vie à vos idées créatives !
YOLO11 est la prochaine étape en matière de vision par ordinateur, combinant une précision, une vitesse et une efficacité impressionnantes. Annoncées lors de l'YV24, ses caractéristiques avancées le rendent polyvalent pour diverses applications en temps réel, des véhicules autonomes aux solutions de vente au détail intelligentes. Alors que la communauté de l'IA commence à explorer et à utiliser ce modèle, nous sommes impatients de voir comment YOLO11 va stimuler l'innovation et donner vie à de nouvelles possibilités. Si vous souhaitez explorer les dernières avancées en matière d'IA, essayez YOLO11 et voyez comment il peut améliorer vos projets de vision par ordinateur !
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