项目名：Ultralytics YOLO11-多功能的先进模型
项目简介
Ultralytics YOLO11是一款前沿的、最先进的（SOTA）模型。它基于之前YOLO版本的成功经验构建，引入了新特性和改进之处，进一步提升了性能和灵活性。该模型旨在快速、准确且易于使用，适用于多种对象检测、跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务。
项目安装与使用
安装方面，可在Python >= 3.8且PyTorch >= 1.8的环境中，使用pip安装ultralytics包（包含所有需求）：pip install ultralytics。也可参考快速入门指南使用Conda、Docker和Git等其他安装方法。
使用上，在命令行界面（CLI）可直接使用yolo命令，例如yolopredict model=yolo11n.pt source=’https://ultralytics.com/images/bus.jpg’，还可接受如imgsz = 640等其他参数。在Python环境中也可直接使用，如从ultralytics导入YOLO，加载模型、训练模型、评估模型性能、进行对象检测、导出模型到ONNX格式等操作。
模型种类与性能
1. 检测（COCO）：有在COCO数据集上预训练的检测模型，包含80个预训练类。不同模型尺寸（如YOLO11n、YOLO11s等）有不同的mAPval、速度、参数数量和FLOPs等指标。
2. 分割（COCO）：在COCO-Seg数据集上预训练的分割模型也有80个预训练类，同样不同模型尺寸有着对应的各项性能指标。
3. 分类（ImageNet）：在ImageNet数据集上预训练的分类模型包含1000个预训练类，不同尺寸模型也有各自的准确率、速度等指标。
4. 姿态（COCO）：在COCO-Pose数据集上预训练的姿态模型包含1个预训练类（人），各模型尺寸也有对应的性能指标。
5. OBB（DOTAv1）：在DOTAv1数据集上预训练的模型包含15个预训练类，不同模型尺寸有对应的性能表现。
项目集成
与领先的AI平台进行关键集成，扩展了Ultralytics产品的功能，可优化数据集标记、训练、可视化和模型管理等任务。例如与W&B、Comet、Roboflow和OpenVINO的协作。
项目总结
Ultralytics YOLO11是一个功能强大且全面的模型，在多个领域都有出色的表现，其丰富的功能和便捷的使用方式为众多开发者提供了便利。欢迎大家在GitHub上提出问题、参与讨论，也希望大家积极留言分享自己使用Ultralytics YOLO11的经验或者遇到的问题等。
项目地址
数据统计
数据评估
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