?本文介紹視覺(jué)目標(biāo)檢測(cè)模型YOLOv11。

2024年9月30日，在YOLOVision活動(dòng)上，Ultralytics團(tuán)隊(duì)正式宣布發(fā)布YOLOv11。短短2年，YOLO就從YOLOv8一下子迭代到Y(jié)OLOv11，可見(jiàn)目前AI的發(fā)展速度。

感興趣的小伙伴可以看看官方的倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/ultralytics/ultralytics

模型介紹

對(duì)比YOLOv8（Ultralytics前一代出品），主要有三個(gè)模型結(jié)構(gòu)的變化：

• C3k2機(jī)制。上圖為C3k的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖，2是指調(diào)用時(shí)C3k其中的參數(shù)N固定設(shè)置為2。不過(guò)從結(jié)構(gòu)上來(lái)說(shuō)，C3k2其實(shí)就是YOLOv8中的C2f，兩者結(jié)構(gòu)是一致的。?

• 第二個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)是提出C2PSA機(jī)制，如上圖所示。其實(shí)就是在C2模塊的基礎(chǔ)上，引入了Attention機(jī)制，提出了一種PSA的模塊，不過(guò)個(gè)人認(rèn)為替換為卷積層的效果應(yīng)該也不會(huì)差太多的。

• 第三個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)是在原先的2個(gè)解耦分類檢測(cè)頭中，進(jìn)一步增加了兩個(gè)DWConv，提高了模型的特征提取能力。如上圖所示。

模型效果

上圖為官方貼出的YOLOv11效果圖，從圖中可以看到，YOLOv11相比于第5代到10代，其無(wú)論是從精度還是速度上都是達(dá)到了最優(yōu)的結(jié)果，說(shuō)明了YOLOv11的性能強(qiáng)大。

另外，官方也展示了在邊緣部署上的性能，這里與v10進(jìn)行對(duì)比。在v11上的mAP為39.5，v10上的mAP為38.5；在延遲方面，在v11上延遲為1.55 , v10上延遲為1.84。這可能看起來(lái)像是一種微量增加，但小小數(shù)的增加可能會(huì)對(duì)邊緣部署的模型產(chǎn)生很大影響。

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文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)瓦力算法學(xué)研所，作者：喜歡瓦力的卷卷

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/9gfy9sZii3Nj-9nMXJH6iA???