Зелёная проверка
Ссылка копируется в буфер обмена

Ultralytics YOLO11 Прибыл! Пересмотри все возможное в искусственном интеллекте!

Узнай все о революционных возможностях Ultralytics YOLO11 , нашей новейшей модели искусственного интеллекта, переосмысливающей компьютерное зрение с непревзойденной точностью и эффективностью.

Мы рады представить следующую эволюцию моделейUltralytics : YOLO11! Основываясь на впечатляющих достижениях предыдущих версий моделей YOLO , YOLO11 предлагает множество мощных функций и оптимизаций, которые делают его быстрее, точнее и невероятно универсальным. Анонсированная на мероприятииYOLO Vision 2024 (YV24), Ultralytics' ежегодном гибридном собрании экспертов по искусственному интеллекту, новаторов и разработчиков, эта новейшая разработка семейства Ultralytics намерена переосмыслить возможности компьютерного зрения

Благодаря инновационной архитектуре YOLO11 можно использовать для решения различных задач компьютерного зрения, от обнаружения объектов в реальном времени до классификации, что делает его революционным для разработчиков и исследователей. Среди ключевых улучшений - улучшенное извлечение признаков для более точного захвата деталей, большая точность при меньшем количестве параметров и более высокая скорость обработки, которая значительно повышает производительность в реальном времени. В этой статье мы подробно рассмотрим особенности, которые отличают YOLO11 , и то, как он может преобразить твои приложения для компьютерного зрения. Давай приступим!

Рис. 1. Гленн Джочер на сцене, анонсирующий YOLO11 на сайте YOLO Vision 24.

Знакомство с YOLO11

YOLO11 Это новая глава в семействе YOLO , предлагающая более мощную и универсальную модель, которая поднимает компьютерное зрение на новые высоты. Благодаря усовершенствованной архитектуре и расширенным возможностям модель поддерживает такие задачи компьютерного зрения, как оценка позы и сегментация объектов, которые так полюбились сообществу Vision AI. Ultralytics YOLOv8но с еще большей производительностью и точностью. Гленн Джочер, основатель и генеральный директор Ultralytics, поделился: "Создавая YOLO11, мы поставили перед собой задачу разработать модель, которая одновременно обладала бы мощью и практичностью для реальных приложений. Повышенная эффективность и точность делают ее надежным инструментом, который можно адаптировать к уникальным задачам, стоящим перед различными отраслями. Мне не терпится увидеть, как сообщество Vision AI использует YOLO11 для создания инновационных решений и вывода компьютерного зрения на новый уровень".

Рис. 2. Гленн Джочер на сцене, анонсирующий YOLO11 на YV24.

Вот взгляд на задачи компьютерного зрения, которые поддерживает YOLO11 :

Рис. 3. Задачи компьютерного зрения, поддерживаемые YOLO11.

Что отличает YOLO11 от других?

YOLO11 опирается на достижения, представленные в YOLOv9 и YOLOv10 ранее в этом году, и включает в себя 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 его одной из самых способных моделей, созданных Ultralytics на данный момент. Благодаря улучшенному дизайну YOLO11 предлагает более эффективное извлечение признаков, которое представляет собой процесс выявления важных паттернов и деталей из изображений, что позволяет более точно фиксировать сложные аспекты даже в сложных сценариях.

Примечательно, что YOLO11m достигает более высокого среднего балла точности (mAP) на наборе данных COCO , используя при этом на 22% меньше параметров, чем YOLOv8mчто делает его более легким в вычислениях без ущерба для производительности. Это означает, что он дает более точные результаты, но при этом более эффективен в работе. Кроме того, YOLO11 обеспечивает более высокую скорость обработки данных: время вывода выводов примерно на 2% быстрее, чем у YOLOv10, что делает его идеальным для приложений, работающих в режиме реального времени. 

Рис. 4. Использование YOLO11 для обнаружения объектов.

Он создан для решения сложных задач, при этом более прост в использовании ресурсов и предназначен для повышения производительности крупномасштабных моделей, что делает его отличным вариантом для требовательных ИИ-проектов. Усовершенствования в конвейере дополнений также улучшили процесс обучения, облегчив адаптацию YOLO11 к различным задачам, независимо от того, работаешь ли ты над небольшими проектами или масштабными приложениями. 

На самом деле YOLO11 очень эффективна с точки зрения вычислительной мощности и отлично подходит для развертывания как в облаке, так и на пограничных устройствах, обеспечивая гибкость в различных средах. Проще говоря, YOLO11 - это не просто обновление, это значительно более точная, эффективная и гибкая модель, лучше оснащенная для решения любых задач компьютерного зрения. Будь то автономное вождение, видеонаблюдение, визуализация в здравоохранении, умная розничная торговля или промышленное использование, YOLO11 достаточно универсален, чтобы удовлетворить практически любые задачи компьютерного зрения.

YOLO11 Готов к работе с твоими системами и платформами

YOLO11 разработан для бесшовной интеграции с системами и платформами, которые ты уже используешь. Опираясь на поддержку, предоставляемую YOLOv8YOLO11 совместим с широким спектром сред для обучения, тестирования и развертывания. Независимо от того, работаешь ли ты с NVIDIA GPU, пограничными устройствами или развертываешься на облачных платформах, YOLO11 оптимизирован для того, чтобы без труда вписаться в твой рабочий процесс.

Эти интеграции - отличные дополнения, которые делают YOLO11 адаптируемой к различным отраслям, помогая предприятиям легко внедрять модель в существующие процессы. Допустим, ты хочешь использовать YOLO11 в сельском хозяйстве, а именно для мониторинга урожая. Возможно, тебе понадобится развернуть модель на дронах, чтобы в режиме реального времени выявлять проблемы со здоровьем растений на больших полях. Однако если ты занимаешься безопасностью, то, возможно, предпочтешь использовать YOLO11 с облачной системой для мониторинга нескольких камер для обнаружения объектов.

Рис. 5. Использование YOLO11 в сельском хозяйстве.

Расширение возможностей сообщества ИИ с помощью YOLO11

Сообщество ИИ зрения может ожидать захватывающих достижений с запуском YOLO11. Благодаря повышенной точности и эффективности эта новая модель способна трансформировать существующие приложения и создать новые. Одним из главных факторов этого прогресса является Ultralytics HUB. Ultralytics HUB - это удобная платформа, которая упрощает обучение и развертывание моделей YOLO , включая YOLO11. 

Рис. 6. Запусти YOLO11 Inferences на Ultralytics HUB.

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 сотрудничество, облегчая совместную работу команд над ИИ-проектами. Вот некоторые другие ключевые особенности Ultralytics HUB:

  • Облачный тренинг: Ultralytics HUB предлагает бесшовное обучение по облачной модели для масштабируемости и эффективности.
  • Предварительно обученные модели: Платформа предоставляет доступ к множеству предварительно обученных моделей YOLOv5, YOLOv8 и YOLO11 .
  • Экспорт моделей: Обученные модели можно экспортировать в различные форматы для развертывания.
  • Интеграции: Ultralytics HUB легко интегрируется с такими платформами, как Roboflow, Google Colab и Weights & Biases.
  • Подробная документация: Ultralytics HUB предлагает исчерпывающие руководства и FAQ для поддержки пользователей.
  • Поддержка сообщества: Для вопросов и обсуждений доступно активное сообщество Discord.

Благодаря интуитивно понятному дизайну HUB как опытные разработчики, так и новички смогут быстро приступить к работе. По мере того как все больше разработчиков будут использовать YOLO11 через HUB, мы можем ожидать всплеска высокопроизводительных приложений, которые расширят границы компьютерного зрения и определят будущее технологий искусственного интеллекта.

Возьмись за руки с YOLO11

Как и YOLOv8, YOLO11 скоро будет доступен для опробования через Ultralytics HUB и пакетUltralytics Python . Ты можешь войти в HUB или ознакомиться с нашим руководством по быстрому запуску, чтобы получить пошаговые инструкции по установке пакета. Как только он будет выпущен, ты сможешь изучить его возможности, поэкспериментировать с различными наборами данных и посмотреть, как YOLO11 работает в различных сценариях. Мы с нетерпением ждем, когда ИИ-сообщество начнет работать с YOLO11 , внося свой вклад в его развитие, предоставляя отзывы или развивая его.

Будь ты разработчиком, желающим оптимизировать существующие проекты, или тем, кто заинтересован в создании новых приложений, твое участие может помочь в развитии инноваций. Присоединяйся к обсуждениям, делись своим опытом и сотрудничай с другими, чтобы раскрыть весь потенциал YOLO11. Нам не терпится увидеть, как ты используешь YOLO11 для решения реальных задач и воплощения своих творческих идей в жизнь!

Новая глава начинается с YOLO11

YOLO11 это следующий шаг вперед в области компьютерного зрения, сочетающий в себе впечатляющую точность, скорость и эффективность. Анонсированная на YV24, эта модель обладает расширенными возможностями, что делает ее универсальной для различных приложений реального времени, от автономных транспортных средств до умных решений для розничной торговли. Поскольку сообщество ИИ начинает изучать и использовать эту модель, нам не терпится увидеть, какими креативными способами YOLO11 будет стимулировать инновации и воплощать в жизнь новые возможности. Если ты хочешь изучить последние достижения в области ИИ, попробуй YOLO11 и узнай, как она может поднять твои проекты в области компьютерного зрения!

Чтобы узнать больше об искусственном интеллекте, отправляйся в наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему активному сообществу. Узнай, как ИИ добивается успехов в таких областях, как здравоохранение и сельское хозяйство.

Логотип FacebookЛоготип ТвиттераЛоготип LinkedInСимвол копирования-ссылки

Читайте больше в этой категории

Давай вместе построим будущее
искусственного интеллекта!

Начни свое путешествие с будущим машинного обучения