27 сентября 2024 г.
Узнайте все о революционных возможностях Ultralytics YOLO11, нашей новейшей AI-модели, которая переопределяет компьютерное зрение, обеспечивая беспрецедентную точность и эффективность.
Мы рады представить следующую эволюцию моделей Ultralytics: YOLO11! Основываясь на впечатляющих достижениях предыдущих версий моделей YOLO, YOLO11 предлагает множество мощных функций и оптимизаций, которые делают ее быстрее, точнее и невероятно универсальной. Представленная на мероприятии YOLO Vision 2024 (YV24), ежегодной гибридной встрече экспертов, новаторов и разработчиков в области ИИ, это последнее дополнение к семейству Ultralytics призвано переопределить возможности компьютерного зрения.
Благодаря своей инновационной архитектуре, YOLO11 можно использовать для различных задач компьютерного зрения, от обнаружения объектов в реальном времени до классификации, что делает ее передовой технологией как для разработчиков, так и для исследователей. Ключевые улучшения включают расширенное извлечение признаков для более точного захвата деталей, повышенную точность с меньшим количеством параметров и более высокую скорость обработки, что значительно повышает производительность в реальном времени. В этой статье мы подробнее рассмотрим особенности, которые выделяют YOLO11, и то, как она может преобразовать ваши приложения компьютерного зрения. Давайте начнем!
YOLO11 знаменует собой новую главу для семейства YOLO, предлагая более мощную и универсальную модель, которая поднимает компьютерное зрение на новую высоту. Благодаря усовершенствованной архитектуре и расширенным возможностям модель поддерживает такие задачи компьютерного зрения, как оценка позы и сегментация экземпляров, которые сообщество Vision AI полюбило в Ultralytics YOLOv8, но с еще большей производительностью и точностью. Гленн Джохер, основатель и генеральный директор Ultralytics, поделился: «С YOLO11 мы поставили перед собой цель разработать модель, которая предлагает как мощность, так и практичность для реальных приложений. Ее улучшенная эффективность и точность делают ее надежным инструментом, который можно адаптировать к уникальным задачам, с которыми сталкиваются различные отрасли. Мне не терпится увидеть, как сообщество Vision AI использует YOLO11 для создания инновационных решений и вывода компьютерного зрения на новый уровень».
.png)
Вот краткий обзор задач компьютерного зрения, которые поддерживает YOLO11:
YOLO11 основывается на достижениях, представленных в YOLOv9 и YOLOv10 ранее в этом году, включая улучшенные архитектурные решения, усовершенствованные методы извлечения признаков и оптимизированные методы обучения. Что действительно выделяет YOLO11, так это впечатляющее сочетание скорости, точности и эффективности, что делает ее одной из самых мощных моделей, созданных Ultralytics на данный момент. Благодаря улучшенной конструкции, YOLO11 предлагает лучшее извлечение признаков, которое представляет собой процесс выявления важных закономерностей и деталей на изображениях, что позволяет более точно фиксировать сложные аспекты даже в сложных сценариях.
Примечательно, что YOLO11m достигает более высокого показателя средней точности (mAP) на наборе данных COCO, используя на 22% меньше параметров, чем YOLOv8m, что делает ее вычислительно более легкой без ущерба для производительности. Это означает, что она обеспечивает более точные результаты, будучи при этом более эффективной в работе. Кроме того, YOLO11 обеспечивает более высокую скорость обработки, время инференса примерно на 2% быстрее, чем у YOLOv10, что делает ее идеальной для приложений реального времени.
.png)
Он создан для решения сложных задач, при этом более экономно расходует ресурсы и предназначен для повышения производительности крупномасштабных моделей, что делает его отличным решением для требовательных проектов в области ИИ. Улучшения конвейера аугментации также улучшили процесс обучения, облегчив адаптацию YOLO11 к различным задачам, независимо от того, работаете ли вы над небольшими проектами или крупномасштабными приложениями.
Фактически, YOLO11 отличается высокой эффективностью с точки зрения вычислительной мощности и идеально подходит для развертывания как в облаке, так и на периферийных устройствах, обеспечивая гибкость в различных средах. Проще говоря, YOLO11 — это не просто обновление; это значительно более точная, эффективная и гибкая модель, лучше подготовленная для решения любой задачи компьютерного зрения. Будь то автономное вождение, видеонаблюдение, медицинская визуализация, интеллектуальная розничная торговля или промышленные варианты использования, YOLO11 достаточно универсален, чтобы удовлетворить практически любое приложение компьютерного зрения.
YOLO11 разработана для бесшовной интеграции с системами и платформами, которые вы уже используете. Основываясь на поддержке, предоставляемой YOLOv8, YOLO11 совместима с широким спектром сред для обучения, тестирования и развертывания. Независимо от того, работаете ли вы с графическими процессорами NVIDIA, периферийными устройствами или развертыванием в облачных платформах, YOLO11 оптимизирована для легкой интеграции в ваш рабочий процесс.
Эти интеграции — отличные дополнения, которые делают YOLO11 адаптируемой к различным отраслям, помогая компаниям легко внедрять модель в существующие процессы. Например, предположим, вы хотите использовать YOLO11 для сельского хозяйства, в частности для мониторинга посевов. Возможно, вам потребуется развернуть модель на дронах для выявления проблем со здоровьем растений в режиме реального времени на больших полях. Однако, если вы работаете в сфере безопасности, вы можете предпочесть использовать YOLO11 с облачной системой для мониторинга нескольких каналов камер для обнаружения объектов.
.png)
Сообщество vision AI может ожидать захватывающих достижений с запуском YOLO11. Благодаря повышенной точности и эффективности эта новая модель может преобразовать существующие приложения и создать новые. Важным фактором в этом прогрессе является Ultralytics HUB. Ultralytics HUB — это удобная платформа, которая упрощает обучение и развертывание моделей YOLO, включая YOLO11.
.png)
Ultralytics HUB упрощает процесс разработки, позволяя пользователям загружать наборы данных, получать доступ к ряду предварительно обученных моделей и управлять своими проектами в одном месте. HUB также поддерживает совместную работу, что упрощает взаимодействие команд в проектах AI. Вот некоторые другие ключевые особенности Ultralytics HUB:
Благодаря интуитивно понятному дизайну HUB, как опытные разработчики, так и новички могут быстро приступить к работе. Поскольку все больше разработчиков используют YOLO11 через HUB, мы можем ожидать всплеска высокопроизводительных приложений, которые расширяют границы компьютерного зрения и формируют будущее AI-технологий.
Как и YOLOv8, YOLO11 скоро можно будет опробовать через Ultralytics HUB и пакет Ultralytics Python. Вы можете войти в систему HUB или ознакомиться с нашим руководством по быстрому старту для получения пошаговых инструкций по установке пакета. После выпуска вы сможете изучить его функции, поэкспериментировать с различными наборами данных и посмотреть, как YOLO11 работает в различных сценариях. Нам не терпится увидеть, как ИИ-сообщество взаимодействует с YOLO11 и вносит вклад в его разработку, предоставляя отзывы или развивая его.
Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, стремящимся оптимизировать существующие проекты, или человеком, заинтересованным в создании новых приложений, ваше участие может способствовать развитию инноваций. Присоединяйтесь к обсуждениям, делитесь своим опытом и сотрудничайте с другими, чтобы раскрыть весь потенциал YOLO11. Мы рады видеть, как вы используете YOLO11 для решения реальных задач и воплощения своих творческих идей в жизнь!
YOLO11 — это следующий шаг вперед в компьютерном зрении, сочетающий в себе впечатляющую точность, скорость и эффективность. Анонсированная на YV24, ее расширенные функции делают ее универсальной для различных приложений реального времени, от автономных транспортных средств до интеллектуальных розничных решений. Поскольку ИИ-сообщество начинает изучать и использовать эту модель, мы рады видеть, как творчески YOLO11 будет стимулировать инновации и воплощать в жизнь новые возможности. Если вы хотите изучить последние достижения в области ИИ, попробуйте YOLO11 и посмотрите, как она может улучшить ваши проекты в области компьютерного зрения!
Чтобы узнать больше об AI, посетите наш репозиторий GitHub и присоединяйтесь к нашему активному сообществу. Узнайте, как AI добивается успехов в таких областях, как здравоохранение и сельское хозяйство.
.webp)