YOLO11

先进的目标检测和跟踪模型

普通产品图像目标检测机器学习

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Ultralytics YOLO11是基于之前YOLO系列模型的进一步发展，引入了新特性和改进，以提高性能和灵活性。YOLO11旨在快速、准确、易于使用，非常适合广泛的目标检测、跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务。

支持多种任务：目标检测、跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计。
提供预训练模型：在COCO数据集上预训练的检测、分割和姿态模型，以及在ImageNet数据集上预训练的分类模型。
命令行界面（CLI）和Python环境都可以直接使用。
支持模型导出到ONNX格式。
提供多种尺寸和性能的模型，以适应不同的应用场景。
集成了与领先AI平台的关键集成，如Roboflow、ClearML、Comet、Neural Magic和OpenVINO，优化AI工作流。
提供Ultralytics HUB，一个无需编码即可进行数据可视化、模型训练和部署的一体化解决方案。

目标受众包括AI研究人员、数据科学家、机器学习工程师和学生，他们需要一个快速、准确、易于使用的模型来进行图像识别和分析。

用于交通监控系统中的车辆和行人检测。
在零售环境中分析顾客行为。
在医疗影像分析中识别病变区域。

通过pip安装ultralytics包，包括所有依赖项。
使用CLI或Python环境加载预训练模型。
根据需要进行模型训练或评估。
使用模型对图像进行目标检测或其他任务。
如果需要，将模型导出到ONNX格式。

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