Modelli Ultralytics YOLO11
Crea sistemi di AI per la visione veloci e precisi in tempo reale con una famiglia di modelli collaudata, progettata per un addestramento e una distribuzione efficienti e per un'ampia gamma di attività di computer vision.
Famiglia di modelli YOLO11
YOLO11 comprende cinque dimensioni, da nano a extra-large, per rilevamento, segmentazione, classificazione, stima della posa e rilevamento orientato. I benchmark di rilevamento qui sotto mostrano il compromesso tra precisione e velocità: inizia dalla dimensione più piccola che soddisfa il tuo obiettivo di precisione e aumenta la dimensione solo se 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 Ultralytics.
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L'impatto dei nostri modelli
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L'evoluzione dei modelli Ultralytics YOLO
Scopri come Ultralytics YOLO si è evoluto fino a YOLO11 e alla più recente generazione YOLO26 per la computer vision in tempo reale.
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Ultralytics Platform ti offre lo strumento di annotazione delle immagini per creare dataset di alta qualità più rapidamente. Dall'annotazione intelligente alla modifica manuale precisa, queste funzionalità sono progettate per ridurre i tempi di etichettatura delle immagini senza sacrificare la qualità.
- Annotazione intelligente basata su SAM:Maschere e riquadri di delimitazione con un solo clic.
- Supporto completo per le attività di AI:Rilevamento, segmentazione di istanze, segmentazione semantica, classificazione, stima della posa, OBB.
- Supporto universale dei formati:Scegli tu: YOLO, COCO e altri.
- Revisione e controllo delle versioni per il team:Collaborazione chiara in ogni fase.
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Domande frequenti
Ultralytics YOLO11 è una famiglia di modelli di computer vision in tempo reale basata sulla libreria open source Ultralytics. Supporta il rilevamento degli oggetti, la segmentazione di istanze, la classificazione delle immagini, la stima della posa e il rilevamento orientato degli oggetti con un'unica API coerente per addestramento, convalida e distribuzione. YOLO11 migliora precisione ed efficienza rispetto alle generazioni precedenti, restando facile da ottimizzare sui dataset personalizzati. Per dettagli sull'architettura, benchmark ed esempi d'uso, consulta la documentazione di YOLO11.
I modelli YOLO11 sono disponibili per cinque attività: rilevamento di oggetti, segmentazione delle istanze, classificazione delle immagini, stima della posa e rilevamento di oggetti orientati. Tutte le attività condividono lo stesso flusso di lavoro per addestramento, validazione e predizione.
Inizia con YOLO11n se latenza, memoria e dimensioni del modello sono le priorità principali. YOLO11s e YOLO11m bilanciano velocità e accuratezza per la maggior parte dei carichi di lavoro in produzione, mentre YOLO11l e YOLO11x privilegiano l'accuratezza quando sono disponibili più risorse di calcolo. La documentazione di YOLO11 include benchmark per ogni dimensione.
Usa la modalità train della libreria Ultralytics oppure apri il progetto ufficiale YOLO11 su Ultralytics Platform. Dopo l'addestramento, esporta il modello in formati come ONNX, TensorRT, CoreML o LiteRT.
YOLO11 rimane una famiglia di modelli supportata e ampiamente utilizzata. Ultralytics YOLO26 è la generazione più recente e il punto di partenza consigliato per i nuovi progetti. Entrambe le famiglie condividono la stessa API, quindi per passare da YOLO11 a YOLO26 basta cambiare modello.
Sviluppa con Ultralytics YOLO11
Addestra, convalida, esporta e distribuisci i modelli YOLO11 con Ultralytics Platform.