27 settembre 2024
Scoprite tutte le caratteristiche rivoluzionarie di Ultralytics YOLO11, il nostro ultimo modello di intelligenza artificiale che ridefinisce la computer vision con una precisione e un'efficienza senza pari.
Siamo entusiasti di presentare la prossima evoluzione dei modelli Ultralytics: YOLO11! Basandosi sugli impressionanti progressi delle precedenti versioni del modello YOLO, YOLO11 apporta una serie di potenti funzionalità e ottimizzazioni che lo rendono più veloce, più preciso e incredibilmente versatile. Annunciata in occasione dell'evento YOLO Vision 2024 (YV24), il raduno ibrido annuale di Ultralytics che riunisce esperti di AI, innovatori e sviluppatori, quest'ultima novità della famiglia Ultralytics è destinata a ridefinire le possibilità della computer vision.
Grazie alla sua architettura innovativa, YOLO11 può essere utilizzato per diverse attività di computer vision, dal rilevamento di oggetti in tempo reale alla classificazione, e rappresenta quindi una svolta per sviluppatori e ricercatori. Tra i principali miglioramenti vi sono l'estrazione migliorata delle caratteristiche per un'acquisizione più precisa dei dettagli, una maggiore precisione con un minor numero di parametri e una maggiore velocità di elaborazione che migliora significativamente le prestazioni in tempo reale. In questo articolo daremo un'occhiata più da vicino alle caratteristiche che distinguono YOLO11 e a come può trasformare le vostre applicazioni di computer vision. Iniziamo!
YOLO11 segna un nuovo capitolo per la famiglia YOLO, offrendo un modello più capace e versatile che porta la computer vision a nuovi livelli. Grazie a un'architettura perfezionata e a funzionalità migliorate, il modello supporta le attività di computer vision come la stima della posa e la segmentazione delle istanze che la comunità di Vision AI ha imparato ad apprezzare con Ultralytics YOLOv8, ma con prestazioni e precisione ancora maggiori. Glenn Jocher, fondatore e CEO di Ultralytics, ha dichiarato: "Con YOLO11 abbiamo voluto sviluppare un modello che offrisse potenza e praticità per le applicazioni reali. L'efficienza e l'accuratezza migliorate ne fanno uno strumento robusto che può essere adattato alle sfide uniche affrontate da vari settori. Non vedo l'ora di vedere come la comunità di Vision AI utilizzerà YOLO11 per creare soluzioni innovative e portare la computer vision a un livello superiore".
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Ecco un assaggio delle attività di computer vision supportate da YOLO11:
YOLO11 si basa sui progressi introdotti in YOLOv9 e YOLOv10 all'inizio di quest'anno, incorporando progetti architettonici migliorati, tecniche di estrazione delle caratteristiche potenziate e metodi di formazione ottimizzati. Ciò che distingue YOLO11 è l'impressionante combinazione di velocità, accuratezza ed efficienza, che lo rende uno dei modelli più capaci creati finora da Ultralytics. Grazie a un design migliorato, YOLO11 offre una migliore estrazione delle caratteristiche, ovvero il processo di identificazione di modelli e dettagli importanti dalle immagini, consentendo di catturare aspetti complessi in modo più accurato, anche in scenari difficili.
È sorprendente che YOLO11m raggiunga un punteggio medio di precisione (mAP) più alto sul dataset COCO , pur utilizzando il 22% di parametri in meno rispetto a YOLOv8m, rendendolo più leggero dal punto di vista computazionale senza sacrificare le prestazioni. Ciò significa che fornisce risultati più accurati e allo stesso tempo è più efficiente da eseguire. Inoltre, YOLO11 offre una maggiore velocità di elaborazione, con tempi di inferenza più rapidi di circa il 2% rispetto a YOLOv10, rendendolo ideale per le applicazioni in tempo reale.
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È costruito per gestire attività complesse con un minor dispendio di risorse e progettato per migliorare le prestazioni di modelli su larga scala, il che lo rende ideale per i progetti di intelligenza artificiale più impegnativi. I miglioramenti apportati alla pipeline di incremento hanno anche migliorato il processo di addestramento, rendendo più facile per YOLO11 adattarsi a diversi compiti, sia che si lavori su piccoli progetti che su applicazioni su larga scala.
Infatti, YOLO11 è altamente efficiente in termini di potenza di elaborazione e si adatta perfettamente all'implementazione sia su dispositivi cloud che edge, garantendo la flessibilità in diversi ambienti. In parole povere, YOLO11 non è un semplice aggiornamento: è un modello significativamente più preciso, efficiente e flessibile, meglio equipaggiato per affrontare qualsiasi sfida di computer vision. Che si tratti di guida autonoma, sorveglianza, imaging sanitario, vendita al dettaglio intelligente o casi d'uso industriali, YOLO11 è abbastanza versatile da soddisfare quasi tutte le applicazioni di computer vision.
YOLO11 è progettato per integrarsi perfettamente con i sistemi e le piattaforme già in uso. Basandosi sul supporto fornito da YOLOv8, YOLO11 è compatibile con un'ampia gamma di ambienti per la formazione, il test e la distribuzione. Che si tratti di lavorare con GPU NVIDIA, dispositivi edge o di distribuire su piattaforme cloud, YOLO11 è ottimizzato per adattarsi senza problemi al vostro flusso di lavoro.
Queste integrazioni sono ottimi componenti aggiuntivi che rendono YOLO11 adattabile a diversi settori, aiutando le aziende a implementare facilmente il modello nei loro processi esistenti. Ad esempio, supponiamo di voler utilizzare YOLO11 per l'agricoltura, in particolare per il monitoraggio delle colture. Potrebbe essere necessario implementare il modello su droni per identificare in tempo reale i problemi di salute delle piante su campi di grandi dimensioni. Se invece vi occupate di sicurezza, potreste preferire l'uso di YOLO11 con un sistema basato su cloud per monitorare i feed di più telecamere per il rilevamento di oggetti.
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Con il lancio di YOLO11, la comunità dell'IA di visione può aspettarsi progressi entusiasmanti. Grazie alla sua maggiore precisione ed efficienza, questo nuovo modello ha il potenziale per trasformare le applicazioni esistenti e crearne di nuove. Un fattore importante di questo progresso è Ultralytics HUB. Ultralytics HUB è una piattaforma di facile utilizzo che semplifica la formazione e la distribuzione dei modelli YOLO, compreso YOLO11.
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Ultralytics HUB semplifica il processo di sviluppo consentendo agli utenti di caricare set di dati, accedere a una serie di modelli pre-addestrati e gestire i propri progetti in un unico luogo. L'HUB supporta anche la collaborazione, rendendo più facile per i team lavorare insieme su progetti di IA. Ecco alcune delle altre caratteristiche principali di Ultralytics HUB:
Grazie al design intuitivo dell'HUB, sia gli sviluppatori esperti che i nuovi arrivati possono iniziare rapidamente. Se un numero maggiore di sviluppatori utilizzerà YOLO11 attraverso l'HUB, potremo aspettarci un aumento delle applicazioni ad alte prestazioni che spingeranno i confini della computer vision e daranno forma al futuro della tecnologia AI.
Proprio come YOLOv8, YOLO11 sarà presto disponibile per essere provato attraverso Ultralytics HUB e il pacchetto Ultralytics Python. È possibile accedere all'HUB o consultare la nostra guida rapida per ottenere istruzioni passo-passo su come installare il pacchetto. Una volta rilasciato, potrete esplorare le sue caratteristiche, sperimentare con diversi set di dati e vedere come YOLO11 si comporta in vari scenari. Non vediamo l'ora che la comunità dell'intelligenza artificiale si impegni con YOLO11 e contribuisca al suo sviluppo, fornendo un feedback o costruendo su di esso.
Che siate sviluppatori che cercano di ottimizzare i progetti esistenti o interessati a creare nuove applicazioni, il vostro coinvolgimento può contribuire all'innovazione. Partecipate alle discussioni, condividete le vostre esperienze e collaborate con altri per sbloccare il pieno potenziale di YOLO11. Siamo ansiosi di vedere come utilizzate YOLO11 per affrontare le sfide del mondo reale e dare vita alle vostre idee creative!
YOLO11 è il nuovo passo avanti nella computer vision, che unisce precisione, velocità ed efficienza impressionanti. Annunciato all'YV24, le sue caratteristiche avanzate lo rendono versatile per diverse applicazioni in tempo reale, dai veicoli autonomi alle soluzioni di smart retail. Mentre la comunità dell'intelligenza artificiale inizia a esplorare e utilizzare questo modello, siamo entusiasti di vedere i modi creativi in cui YOLO11 guiderà l'innovazione e darà vita a nuove possibilità. Se volete esplorare gli ultimi progressi nel campo dell'IA, provate YOLO11 e scoprite come può migliorare i vostri progetti di computer vision!
Per saperne di più sull'IA, visitate il nostro repository GitHub e unitevi alla nostra attiva comunità. Scoprite come l'IA sta facendo passi da gigante in settori come l'assistenza sanitaria e l'agricoltura.
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