Ultralytics YOLO11 登場！AIの可能性を再定義する！

Ultralytics 次の進化モデルをご紹介できることを嬉しく思います：YOLO11です！YOLO11 、これまでのYOLO モデルの素晴らしい進化をベースに、より高速で、より正確で、驚くほど多用途に対応する強力な機能と最適化を多数搭載しています。Ultralytics毎年開催している、AIの専門家、イノベーター、開発者が集まるハイブリッドイベント、YOLO Vision 2024 (YV24)で発表されたこのUltralytics ファミリーの最新バージョンは、コンピュータビジョンで何が可能かを再定義するものです。 

その革新的なアーキテクチャにより、YOLO11 リアルタイムの物体検出から分類まで、様々なコンピュータビジョンタスクに使用することができ、開発者や研究者にとっても画期的な製品となっています。主な改良点としては、より正確なディテールキャプチャのための特徴抽出の強化、より少ないパラメータでの高精度化、リアルタイム性能を大幅に向上させる処理速度の高速化などが挙げられます。この記事では、YOLO11 際立たせる機能と、YOLO11 11があなたのコンピュータ・ビジョン・アプリケーションをどのように変えることができるかを詳しく見ていきます。さっそく始めましょう！

YOLO11知る

YOLO11 YOLO ファミリーの新たな章となり、コンピュータ・ビジョンを 新たな高みへと導く、より高性能で多用途なモデルを提供します。洗練されたアーキテクチャと強化された機能により、このモデルは、Vision AIコミュニティが愛してやまないポーズ推定やインスタンスセグメンテーションなどのコンピュータビジョンタスクをサポートします。 Ultralytics YOLOv8をより高い性能と精度でサポートします。Ultralytics創設者兼CEOであるGlenn Jocherは、「YOLO11、実世界のアプリケーションのためのパワーと実用性の両方を提供するモデルの開発に着手しました。効率と精度が向上したことで、さまざまな業界が直面する独自の課題に適応できる堅牢なツールになりました。ビジョンAIのコミュニティがYOLO11 革新的なソリューションを生み出し、コンピューター・ビジョンを次のレベルに引き上げるのを見るのが待ち遠しい。"

‍

YOLO11 サポートするコンピュータビジョンタスクを紹介しよう：

• 物体検出：画像またはビデオフレーム内の物体を識別して位置を特定し、監視、自動運転、および小売分析などのアプリケーション用にそれらの周りにバウンディングボックスを描画します。
  ‍
• インスタンスセグメンテーション：画像内の個々のオブジェクトをピクセルレベルまで識別および分離することを含みます。医療画像処理や製造業における欠陥検出などのアプリケーションに役立ちます。
  ‍
• 画像分類：画像全体を定義済みのクラスに分類します。これは、eコマースにおける製品のカテゴリ分けや野生生物のモニタリングなどのアプリケーションに最適です。
  ‍
• ポーズ推定：画像やビデオフレーム内の特定のキーポイントを検出し、動きやポーズをtrack します。フィットネストラッキング、スポーツ分析、ヘルスケアアプリケーションに有益です。
  ‍
• 指向性オブジェクト検出（OBB）：向きの角度を持つオブジェクトを検出し、回転したオブジェクトのより正確なローカリゼーションを可能にします。これは、航空画像、ロボティクス、および倉庫自動化タスクに特に役立ちます。
  ‍
• オブジェクト追跡：オブジェクトの動きを連続するビデオフレーム全体で監視および追跡し、多くのリアルタイムアプリケーションに不可欠です。

‍

YOLO11 特徴は？

YOLO11 、次のような進化を遂げている。 YOLOv9と YOLOv10YOLO11は、今年初めに発表されたYOLOv9とYOLOv10の進化をベースに、改良されたアーキテクチャ設計、強化された特徴抽出技術、最適化されたトレーニング方法を取り入れている。YOLO11 際立たせているのは、スピード、正確さ、効率性を見事に兼ね備えていることで、Ultralytics これまでに作成したモデルの中で最も高性能なものの一つとなっています。改良された設計により、YOLO11 、画像から重要なパターンや細部を特定するプロセスである特徴抽出を向上させ、困難なシナリオであっても、複雑な側面をより正確に捉えることが可能になりました。

驚くべきことに、YOLO11mは、COCO データセットにおいて 、YOLOv8mよりも22%少ないパラメータで、より高い平均精度（mAP）スコアを達成した。 YOLOv8mよりも22%少ないパラメータで、性能を犠牲にすることなく計算を軽くしている。つまり、YOLOv8mは、より効率的に実行しながら、より正確な結果を出すことができるのです。その上、YOLO11 、YOLOv10推論時間が約2%速く、リアルタイム・アプリケーションに理想的な、より速い処理速度をもたらします。 

‍

リソースに負担をかけずに複雑なタスクを処理し、大規模モデルのパフォーマンスを向上させるように設計されているため、要求の厳しいAIプロジェクトに最適です。オーグメンテーション・パイプラインの強化により、学習プロセスも改善され、小規模なプロジェクトでも大規模なアプリケーションでも、YOLO11 さまざまなタスクに適応しやすくなりました。 

実際、YOLO11 処理能力の面で非常に効率的で、クラウドとエッジデバイスの両方への展開に完全に適しており、さまざまな環境での柔軟性を保証します。端的に言えば、YOLO11 11は単なるアップグレードではなく、より正確で効率的、かつ柔軟なモデルであり、あらゆるコンピューター・ビジョンの課題に対応できるようになりました。自律走行、監視、ヘルスケアイメージング、スマートリテール、産業用ユースケースなど、YOLO11 11は、ほとんどすべてのコンピュータービジョンアプリケーションに対応できる汎用性を備えています。

YOLO11 11はあなたのシステムとプラットフォームに対応します。

YOLO11 、すでにお使いのシステムやプラットフォームとシームレスに統合できるように設計されています。YOLO11では YOLOv8YOLO11 、トレーニング、テスト、デプロイのための幅広い環境と互換性があります。NVIDIA GPU、エッジデバイス、クラウドプラットフォームのいずれを使用している場合でも、YOLO11 11は、ワークフローに無理なくフィットするように最適化されています。

これらの統合は、YOLO11 様々な業界に適応させる素晴らしいアドオンであり、ビジネスが既存のプロセスにモデルを簡単に導入できるよう支援します。例えば、農業、特に作物のモニタリングに YOLO11 使いたいとしよう。広大な畑で植物の健康上の問題をリアルタイムで特定するために、このモデルをドローンに導入する必要があるかもしれない。しかし、セキュリティの分野であれば、YOLO11 クラウドベースのシステムで使用し、複数のカメラフィードを監視して物体を検知することを好むかもしれない。

‍

YOLO11AIコミュニティに力を与える

ビジョンAIのコミュニティは、YOLO11発表でエキサイティングな進歩を期待できる。その精度と効率の向上により、この新しいモデルは既存のアプリケーションを変革し、新しいアプリケーションを生み出す可能性を秘めている。この進歩の大きな要因は、Ultralytics HUBです。Ultralytics HUBは、YOLO11含むYOLO モデルのトレーニングと展開を簡素化するユーザーフレンドリーなプラットフォームです。 

‍

Ultralytics HUBは、データセットのアップロード、様々な事前学習済みモデルへのアクセス、プロジェクトの管理をすべて一箇所で行えるようにすることで、開発プロセスを合理化します。また、HUBはコラボレーションをサポートし、チームがAIプロジェクトで協力することを容易にします。以下はUltralytics HUBのその他の主な機能です：

• クラウドトレーニング:Ultralytics HUBは、スケーラビリティと効率性のために、シームレスなクラウドベースのモデルトレーニングを提供します。
  ‍
• 学習済みモデル:このプラットフォームでは、事前にトレーニングされたYOLOv5、YOLOv8、YOLO11 各種モデルを利用することができる。
  ‍
• モデルのエクスポート： トレーニング済みモデルは、デプロイメントのためにさまざまな形式でエクスポートできます。
  ‍
• 統合:Ultralytics HUBは、Roboflow、Google Colab、Weights & Biasesプラットフォームとシームレスに統合できます。
  ‍
• 詳細なドキュメント Ultralytics HUBは、ユーザーサポートのために包括的なガイドとFAQを提供しています。
  ‍。
• コミュニティサポート: 質問や議論のために、活発なDiscordコミュニティが利用可能です。

HUBの直感的なデザインにより、経験豊富な開発者も初めての開発者もすぐに使い始めることができます。HUBを通じてより多くの開発者がYOLO11 使用するようになれば、コンピュータ・ビジョンの限界を押し広げ、AI技術の未来を形作る高性能アプリケーションの急増を期待できる。

YOLO11ハンズオン

YOLOv8同様に、YOLO11 Ultralytics HUBと Ultralytics Python パッケージを通じて間もなくお試しいただけるようになります。HUBにサインインするか、クイックスタートガイドでパッケージのインストール方法をステップバイステップでご確認ください。リリースされれば、その機能を探求し、さまざまなデータセットで実験し、さまざまなシナリオでYOLO11 どのように機能するかを見ることができるようになります。私たちは、AIコミュニティがYOLO11 関わり、その開発に貢献し、フィードバックを提供し、あるいはYOLO11 11を改良していくのを見るのが待ち遠しい。

既存のプロジェクトを最適化したい開発者であれ、新しいアプリケーションの作成に興味がある開発者であれ、あなたの参加はイノベーションの推進に役立ちます。YOLO11可能性を最大限に引き出すために、ディスカッションに参加し、経験を共有し、他の人と協力してください。あなたがYOLO11 現実世界の課題にどのように取り組み、創造的なアイデアを実現させるか、私たちは楽しみにしています！

YOLO11新たな章が始まる

YOLO11 11は、優れた精度、スピード、効率性を兼ね備えたコンピュータ・ビジョンの次のステップです。YV24で発表されたその高度な機能により、自律走行車からスマート小売ソリューションまで、さまざまなリアルタイム・アプリケーションに汎用的に使用できる。AIコミュニティがこのモデルの探求と活用を始める中、YOLO11 イノベーションを促進し、新たな可能性をもたらす創造的な方法を見ることを楽しみにしています。AIの最新の進歩を探求したい方は、YOLO11 、あなたのコンピューター・ビジョン・プロジェクトをどのように向上させることができるかをご覧ください！

AI についてさらに詳しく知りたい場合は、GitHub リポジトリにアクセスして、活発なコミュニティにご参加ください。AI がヘルスケアや農業などの分野でどのように進歩を遂げているかをご覧ください。