Modelos Ultralytics YOLO11

YOLO11 da Ultralytics é uma família de modelos de visão computacional em tempo real construída sobre a Ultralytics open-source library. Ela suporta detecção de objetos, segmentação de instâncias, classificação de imagens, estimativa de pose e detecção de objetos orientados com uma única API consistente para treinamento, validação e implantação. O YOLO11 melhora a precisão e a eficiência em relação às gerações anteriores, mantendo a facilidade de ajuste fino em conjuntos de dados personalizados. Consulta a YOLO11 documentation para detalhes de arquitetura, benchmarks e exemplos de uso.

Os modelos YOLO11 estão disponíveis para cinco tarefas: object detection, instance segmentation, image classification, pose estimation e oriented object detection. Cada tarefa compartilha o mesmo fluxo de trabalho de treinamento, validação e previsão, para que possas alternar entre tarefas alterando os pesos do modelo em vez do teu código.

Começa com YOLO11n quando a latência, a memória e o tamanho do modelo forem o mais importante — por exemplo, em dispositivos móveis ou de borda. YOLO11s e YOLO11m equilibram velocidade e precisão para a maioria das cargas de trabalho de produção, enquanto YOLO11l e YOLO11x entregam a maior precisão quando mais computação estiver disponível. Os YOLO11 docs incluem benchmarks completos de velocidade e precisão para cada tamanho, e podes comparar variantes nos teus próprios dados treinando-as na Ultralytics Platform.

Podes treinar o YOLO11 em algumas linhas de Python com o train mode da biblioteca Ultralytics, ou sem código na Ultralytics Platform, que combina anotação, treinamento em GPU na nuvem e implantação em um único fluxo de trabalho. Pesos pré-treinados tornam o ajuste fino em conjuntos de dados personalizados rápido. Quando o treinamento terminar, export o teu modelo para formatos como ONNX, TensorRT, CoreML ou LiteRT para implantação.

O YOLO11 continua sendo uma família de modelos suportada e amplamente implantada. Ultralytics YOLO26 é a geração mais recente e o ponto de partida recomendado para novos projetos, com um design de ponta a ponta otimizado para implantação de borda eficiente. Ambas as famílias compartilham a mesma API, então podes desenvolver com YOLO11 hoje e adotar o YOLO26 com uma alteração de uma linha. Consulta a Ultralytics models docs para uma comparação completa.