Ultralytics YOLO11 modelleri
Verimli eğitim ve dağıtım için tasarlanmış, kendini kanıtlamış bir model ailesiyle hızlı ve doğru gerçek zamanlı görüntü yapay zekâsı geliştir; bu aile çok çeşitli bilgisayarlı görü görevlerini destekler.
YOLO11 model ailesi
YOLO11; algılama, segmentasyon, sınıflandırma, poz tahmini ve yönelimli algılama görevlerinde nano'dan ekstra büyüğe kadar beş boyut sunar. Aşağıdaki algılama kıyaslama sonuçları doğruluk-hız aralığını gösteriyor: doğruluk hedefini karşılayan en küçük boyutla başla ve yalnızca iş yükü gerektiriyorsa ölçeği büyüt.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Model | Boyut (px) | mAP 50-95 | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parametre (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 |
Ultralytics belgelerindeki YOLO11 algılama kıyaslama sonuçları.
Dünyanın önde gelen kuruluşlarının tercihi
Modellerimizin etkisi
En yeni görüntü yapay zekâ modellerimizle sektörler genelindeki süreçleri kolaylaştır. Ultralytics'in sunduğu hız, doğruluk ve kullanım kolaylığı.
Ultralytics YOLO modellerinin gelişimi
Ultralytics YOLO'nun gerçek zamanlı bilgisayarlı görü için YOLO11'e ve en yeni YOLO26 nesline nasıl evrildiğini gör.
Akıllı anotasyonla 10 kata kadar daha hızlı etiketle
Ultralytics Platform, yüksek kaliteli veri kümelerini daha hızlı oluşturman için görüntü anotasyon aracı sunar. Akıllı anotasyondan hassas manuel düzenlemeye kadar bu özellikler, kaliteden ödün vermeden görüntü etiketleme süresini azaltmak için tasarlandı.
- SAM destekli akıllı anotasyon:Maskeler ve sınırlayıcı kutular tek tıkla.
- Tüm yapay zekâ görevlerini kapsar:Nesne algılama, örnek segmentasyonu, anlamsal segmentasyon, sınıflandırma, poz tahmini, OBB.
- Evrensel biçim desteği:YOLO, COCO ve daha fazlası arasından seçim yap.
- Ekip incelemesi ve sürüm takibi:Her adımda sorunsuz iş birliği.
En iyi GPU'larda daha ucuza eğitim yap
Ampere'den Blackwell'e 26 NVIDIA GPU, saati 0,24 $'dan başlayan fiyatlarla. Ek ücret yok, minimum kullanım yok, taahhüt yok.
Sektörel çözümleri keşfet
Ekiplerin Ultralytics bilgisayarlı görü teknolojisini üretim ortamlarında nasıl kullandığını gör.
Tarım
Otomotiv
Sağlık
Lojistik
Üretim
Perakende
Robotik
Tarım
Otomotiv
Sağlık
Lojistik
Üretim
Perakende
Robotik
Tarım
Otomotiv
Sağlık
Lojistik
Üretim
Perakende
Robotik
Sık sorulan sorular
Ultralytics YOLO11, Ultralytics açık kaynak kütüphanesi üzerine kurulmuş bir gerçek zamanlı bilgisayarlı görü modelleri ailesidir. Eğitim, doğrulama ve dağıtım boyunca tek ve tutarlı bir API ile nesne algılama, örnek segmentasyonu, görüntü sınıflandırma, poz tahmini ve yönelimli nesne algılamayı destekler. YOLO11, özel veri kümelerine kolayca ince ayar yapma olanağı sunarken önceki nesillere kıyasla doğruluğu ve verimliliği artırır. Mimari ayrıntıları, kıyaslama sonuçlarını ve kullanım örneklerini YOLO11 belgelerinde bulabilirsin.
YOLO11 modelleri beş görev için kullanılabilir: nesne algılama, örnek segmentasyonu, görüntü sınıflandırma, poz tahmini ve yönlendirilmiş nesne algılama. Tüm görevlerde aynı eğitim, doğrulama ve tahmin iş akışı kullanılır.
Gecikme süresi, bellek kullanımı ve model boyutu en önemli önceliklerinse YOLO11n ile başla. YOLO11s ve YOLO11m, çoğu üretim iş yükü için hız ve doğruluk arasında denge kurarken YOLO11l ve YOLO11x, daha fazla hesaplama kaynağı olduğunda doğruluğa öncelik verir. YOLO11 belgelerinde her boyut için kıyaslama sonuçları yer alır.
Ultralytics kitaplığının eğitim modunu kullan veya resmî YOLO11 projesini Ultralytics Platform'da aç. Eğitimden sonra modelini ONNX, TensorRT, CoreML veya LiteRT gibi biçimlere aktar.
YOLO11, desteklenen ve yaygın olarak kullanılan bir model ailesi olmaya devam ediyor. Ultralytics YOLO26 en yeni nesildir ve yeni projeler için önerilen başlangıç noktasıdır. Her iki aile de aynı API'yi kullanır; bu nedenle YOLO11'den YOLO26'ya geçmek için yalnızca modeli değiştirmen yeterlidir.
Ultralytics YOLO11 ile geliştir
Ultralytics Platform ile YOLO11 modellerini eğit, doğrula, dışa aktar ve dağıt.