نماذج Ultralytics YOLO11

Ultralytics YOLO11 هي عائلة من نماذج الرؤية الحاسوبية في الوقت الفعلي المبنية على مكتبة Ultralytics مفتوحة المصدر. وهي تدعم الكشف عن الأشياء، وتجزئة النسخ، وتصنيف الصور، وتقدير الوضع، والكشف عن الأشياء الموجهة باستخدام واجهة برمجة تطبيقات (API) واحدة ومتسقة عبر التدريب والتحقق والنشر. تعمل YOLO11 على تحسين الدقة والكفاءة مقارنة بالأجيال السابقة مع البقاء سهلة الضبط على مجموعات البيانات المخصصة. راجع وثائق YOLO11 للحصول على تفاصيل البنية والمعايير وأمثلة الاستخدام.

تتوفر نماذج YOLO11 لخمس مهام: الكشف عن الأشياء، وتجزئة النسخ، وتصنيف الصور، وتقدير الوضع، والكشف عن الأشياء الموجهة. تشترك كل مهمة في نفس سير عمل التدريب والتحقق والتنبؤ، لذا يمكنك التبديل بين المهام عن طريق تغيير أوزان النموذج بدلاً من تغيير الكود الخاص بك.

ابدأ بـ YOLO11n عندما يكون زمن الانتقال والذاكرة وحجم النموذج من أهم الأولويات، على سبيل المثال على الأجهزة المحمولة أو أجهزة الحافة. توازن YOLO11s وYOLO11m بين السرعة والدقة لمعظم أحمال العمل الإنتاجية، بينما توفر YOLO11l وYOLO11x أعلى دقة عندما تتوفر طاقة حوسبة أكبر. تتضمن وثائق YOLO11 معايير كاملة للسرعة والدقة لكل حجم، ويمكنك مقارنة المتغيرات على بياناتك الخاصة عن طريق تدريبها على منصة Ultralytics.

يمكنك تدريب YOLO11 في بضعة أسطر من Python باستخدام وضع التدريب في مكتبة Ultralytics، أو بدون أي كود على منصة Ultralytics، التي تجمع بين التوسيم والتدريب على السحابة باستخدام GPU والنشر في سير عمل واحد. تجعل الأوزان المدربة مسبقاً عملية الضبط على مجموعات البيانات المخصصة سريعة. عند اكتمال التدريب، قم بـ تصدير نموذجك إلى تنسيقات مثل ONNX أو TensorRT أو CoreML أو LiteRT للنشر.

تظل YOLO11 عائلة نماذج مدعومة ومنتشرة على نطاق واسع. Ultralytics YOLO26 هو الجيل الأحدث ونقطة البداية الموصى بها للمشاريع الجديدة، مع تصميم شامل ومُحسَّن لنشر فعال على الحافة. تشترك كلتا العائلتين في نفس واجهة برمجة التطبيقات (API)، لذا يمكنك التطوير باستخدام YOLO11 اليوم واعتماد YOLO26 بتغيير سطر واحد. راجع وثائق نماذج Ultralytics للحصول على مقارنة كاملة.