Modelli Ultralytics YOLO11
Costruisci una visione artificiale in tempo reale rapida e precisa con una famiglia di modelli comprovata, progettata per un addestramento efficiente, l'implementazione e un'ampia gamma di attività di visione artificiale.
Famiglia di modelli YOLO11
YOLO11 copre cinque dimensioni, da nano a extra-large, per rilevamento, segmentazione, classificazione, posa e rilevamento orientato. I benchmark di rilevamento qui sotto mostrano l'intervallo tra precisione e velocità: inizia con la dimensione più piccola che soddisfa il tuo obiettivo di precisione e scala solo quando il carico di lavoro lo richiede.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modello | Dimensione (px) | mAP 50-95 | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parametri (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO11n | 640 | 39.5 | 56.1 ± 0.8 | 1.5 ± 0.0 | 2.6 | 6.5 |
| YOLO11s | 640 | 47.0 | 90.0 ± 1.2 | 2.5 ± 0.0 | 9.4 | 21.5 |
| YOLO11m | 640 | 51.5 | 183.2 ± 2.0 | 4.7 ± 0.1 | 20.1 | 68.0 |
| YOLO11l | 640 | 53.4 | 238.6 ± 1.4 | 6.2 ± 0.1 | 25.3 | 86.9 |
| YOLO11x | 640 | 54.7 | 462.8 ± 6.7 | 11.3 ± 0.2 | 56.9 | 194.9 |
Benchmark di rilevamento YOLO11 dalla documentazione di Ultralytics.
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L'evoluzione dei modelli Ultralytics YOLO
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- Copertura completa dei task AI: Detection, instance segmentation, semantic segmentation, classification, pose, OBB.
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Domande frequenti
Ultralytics YOLO11 è una famiglia di modelli di computer vision in tempo reale costruita sulla libreria open-source Ultralytics. Supporta object detection, instance segmentation, image classification, pose estimation e oriented object detection con un'unica API coerente per addestramento, validazione e deployment. YOLO11 migliora precisione ed efficienza rispetto alle generazioni precedenti, pur rimanendo facile da ottimizzare su dataset personalizzati. Consulta la documentazione di YOLO11 per dettagli sull'architettura, benchmark ed esempi di utilizzo.
I modelli YOLO11 sono disponibili per cinque task: object detection, instance segmentation, image classification, pose estimation e oriented object detection. Ogni task condivide lo stesso workflow di training, validation e prediction.
Inizia con YOLO11n quando latenza, memoria e dimensioni del modello contano più di tutto. YOLO11s e YOLO11m bilanciano velocità e accuratezza per la maggior parte dei workload di produzione, mentre YOLO11l e YOLO11x danno priorità all'accuratezza quando è disponibile più potenza di calcolo. La documentazione di YOLO11 include benchmark per ogni dimensione.
Utilizza la train mode della libreria Ultralytics, oppure apri il progetto ufficiale YOLO11 su Ultralytics Platform. Dopo il training, esporta il tuo modello in formati come ONNX, TensorRT, CoreML o LiteRT.
YOLO11 rimane una famiglia di modelli supportata e ampiamente implementata. Ultralytics YOLO26 è l'ultima generazione e il punto di partenza consigliato per i nuovi progetti. Entrambe le famiglie condividono la stessa API, quindi passare da YOLO11 a YOLO26 richiede solo un cambio di modello.
Costruisci con Ultralytics YOLO11
Addestra, convalida, esporta e distribuisci modelli YOLO11 con la Ultralytics Platform.