Модели Ultralytics YOLO11

Ultralytics YOLO11 — это семейство моделей компьютерного зрения реального времени, построенных на библиотеке с открытым исходным кодом Ultralytics. Оно поддерживает детекцию объектов, сегментацию экземпляров, классификацию изображений, оценку поз и ориентированную детекцию объектов с единым последовательным API для обучения, валидации и развертывания. YOLO11 улучшает точность и эффективность по сравнению с предыдущими поколениями, оставаясь при этом простым в дообучении на пользовательских наборах данных. Ознакомься с документацией YOLO11 для получения деталей архитектуры, бенчмарков и примеров использования.

Модели YOLO11 доступны для пяти задач: обнаружение объектов, сегментация экземпляров, классификация изображений, оценка позы и ориентированное обнаружение объектов. Для каждой задачи используется один и тот же рабочий процесс обучения, проверки и предсказания.

Начни с YOLO11n, если для тебя критически важны задержка, память и размер модели. YOLO11s и YOLO11m обеспечивают баланс скорости и точности для большинства производственных задач, в то время как YOLO11l и YOLO11x отдают приоритет точности при наличии больших вычислительных мощностей. В документации YOLO11 представлены тесты производительности для каждого размера.

Используй режим обучения в библиотеке Ultralytics или открой официальный проект YOLO11 на платформе Ultralytics. После обучения экспортируй свою модель в такие форматы, как ONNX, TensorRT, CoreML или LiteRT.

YOLO11 остается поддерживаемым и широко используемым семейством моделей. Ultralytics YOLO26 — это последнее поколение и рекомендуемая отправная точка для новых проектов. Оба семейства используют одинаковый API, поэтому для перехода с YOLO11 на YOLO26 достаточно просто сменить модель.