Modelos Ultralytics YOLO11
Cria soluções rápidas e precisas de IA de visão em tempo real com uma família de modelos comprovada, concebida para um treino e uma implementação eficientes e para uma vasta gama de tarefas de visão computacional.
Família de modelos YOLO11
O YOLO11 abrange cinco tamanhos, de nano a extra-large, e inclui deteção, segmentação, classificação, pose e deteção orientada. Os resultados de referência de deteção abaixo mostram a gama de precisão e velocidade: começa pelo menor tamanho que satisfaça o teu objetivo de precisão e aumenta-o apenas quando a carga de trabalho o exigir.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modelo | Tamanho (px) | mAP 50-95 | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parâmetros (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 |
Resultados de referência de deteção do YOLO11, com base na documentação da Ultralytics.
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O impacto dos nossos modelos
Otimiza processos em vários setores com os nossos modelos de IA de visão de última geração. Velocidade, precisão e facilidade de utilização com a tecnologia da Ultralytics.
A evolução dos modelos Ultralytics YOLO
Vê como o Ultralytics YOLO evoluiu para o YOLO11 e para a mais recente geração YOLO26 de visão computacional em tempo real.
Anota até 10 vezes mais depressa com a anotação inteligente
A Ultralytics Platform oferece-te a ferramenta de anotação de imagens para criares conjuntos de dados de alta qualidade mais depressa. Da anotação inteligente à edição manual precisa, estas funcionalidades foram concebidas para reduzir o tempo de rotulagem de imagens sem comprometer a qualidade.
- Anotação inteligente com tecnologia SAM:Máscaras e caixas delimitadoras com um só clique.
- Cobertura completa de tarefas de IA:Deteção, segmentação de instâncias, segmentação semântica, classificação, pose, OBB.
- Suporte universal a formatos:Escolhe YOLO, COCO e muito mais.
- Revisão e controlo de versões em equipa:Colaboração clara em cada etapa.
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Implementa em qualquer lugar
Exporte para 22 formatos e implante em dispositivos de borda, na nuvem e em dispositivos móveis.
Explora soluções para o setor
Vê como as equipas aplicam a visão computacional da Ultralytics em ambientes de produção.
Agricultura
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Varejo
Robótica
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Perguntas frequentes
O Ultralytics YOLO11 é uma família de modelos de visão computacional em tempo real, desenvolvida com base na biblioteca de código aberto da Ultralytics. Suporta deteção de objetos, segmentação de instâncias, classificação de imagens, estimativa de pose e deteção de objetos orientada através de uma única API consistente para treino, validação e implementação. O YOLO11 melhora a precisão e a eficiência em relação às gerações anteriores e continua a ser fácil de ajustar com conjuntos de dados personalizados. Consulta a documentação do YOLO11 para obter informações sobre a arquitetura, resultados de referência e exemplos de utilização.
Os modelos YOLO11 estão disponíveis para cinco tarefas: deteção de objetos, segmentação de instâncias, classificação de imagens, estimativa de pose e deteção de objetos orientados. Todas as tarefas compartilham o mesmo fluxo de trabalho de treino, validação e previsão.
Começa com YOLO11n quando a latência, a memória e o tamanho do modelo forem as principais prioridades. YOLO11s e YOLO11m equilibram velocidade e precisão para a maioria das cargas de trabalho de produção, enquanto YOLO11l e YOLO11x priorizam a precisão quando há mais capacidade computacional disponível. Os documentos do YOLO11 incluem benchmarks para todos os tamanhos.
Usa o modo de treino da biblioteca Ultralytics ou abre o projeto oficial do YOLO11 na Ultralytics Platform. Depois do treino, exporta o teu modelo para formatos como ONNX, TensorRT, CoreML ou LiteRT.
YOLO11 continua a ser uma família de modelos com suporte e amplamente implementada. Ultralytics YOLO26 é a geração mais recente e o ponto de partida recomendado para novos projetos. Ambas as famílias compartilham a mesma API, por isso, passar de YOLO11 para YOLO26 exige apenas a troca do modelo.
Desenvolve com Ultralytics YOLO11
Treina, valida, exporta e implementa modelos YOLO11 com a Ultralytics Platform.