Các model Ultralytics YOLO11
Xây dựng AI thị giác thời gian thực nhanh và chính xác với một họ model đã được kiểm chứng, được thiết kế để huấn luyện, triển khai hiệu quả và phục vụ nhiều tác vụ thị giác máy tính.
Được tin dùng bởi các tổ chức hàng đầu thế giới
Tác động từ các model của chúng tôi
Hợp lý hóa quy trình giữa các ngành công nghiệp với các model AI thị giác tiên tiến của chúng tôi. Tốc độ, độ chính xác và tính dễ sử dụng được hỗ trợ bởi Ultralytics.
Sự phát triển của các model Ultralytics YOLO
Xem cách Ultralytics YOLO phát triển thành YOLO11 và thế hệ YOLO26 mới nhất cho thị giác máy tính thời gian thực.
Phát hiện nhanh, chính xác với quy trình làm việc PyTorch dễ tiếp cận.
Mở rộng quy trình làm việc thống nhất trên các tác vụ phát hiện, phân đoạn, phân loại, pose và OBB.
Cải thiện độ chính xác, tốc độ và hiệu suất trong khi vẫn giữ nguyên quy trình làm việc quen thuộc của Ultralytics.
Thế hệ mới nhất, được tối ưu hóa cho việc triển khai biên hiệu quả và suy luận end-to-end.
Gán nhãn nhanh hơn tới 10 lần với tính năng gán nhãn thông minh
Nền tảng Ultralytics cung cấp công cụ gán nhãn hình ảnh giúp bạn xây dựng tập dữ liệu chất lượng cao nhanh hơn. Từ tính năng gán nhãn thông minh đến chỉnh sửa thủ công chính xác, các tính năng này được thiết kế để giảm thời gian gán nhãn hình ảnh mà không làm giảm chất lượng.
- Gán nhãn thông minh dựa trên SAM: Mask và bounding box chỉ với một cú nhấp chuột.
- Hỗ trợ đầy đủ các tác vụ AI: Phát hiện đối tượng, phân đoạn thực thể, phân đoạn ngữ nghĩa, phân loại, pose, OBB.
- Hỗ trợ định dạng phổ quát: Tùy chọn của bạn bao gồm YOLO, COCO, VOC và nhiều định dạng khác.
- Đánh giá nhóm và quản lý phiên bản: Cộng tác minh bạch trong từng bước thực hiện.
Huấn luyện trên các GPU tốt nhất với chi phí thấp hơn
26 GPU NVIDIA với giá từ $0.24/giờ — từ Ampere đến Blackwell. Không phụ phí, không yêu cầu tối thiểu, không cam kết.
Khám phá các giải pháp ngành
Xem cách các nhóm áp dụng thị giác máy tính của Ultralytics trong các môi trường sản xuất.
AI trong nông nghiệp
AI trong ô tô
AI trong y tế
AI trong logistics
AI trong sản xuất
AI trong bán lẻ
AI trong robot
AI trong nông nghiệp
AI trong ô tô
AI trong y tế
AI trong logistics
AI trong sản xuất
AI trong bán lẻ
AI trong robot
AI trong nông nghiệp
AI trong ô tô
AI trong y tế
AI trong logistics
AI trong sản xuất
AI trong bán lẻ
AI trong robot
Các câu hỏi thường gặp
Ultralytics YOLO11 là một dòng các model thị giác máy tính thời gian thực được xây dựng trên thư viện mã nguồn mở Ultralytics. Nó hỗ trợ phát hiện đối tượng, phân đoạn thực thể, phân loại hình ảnh, ước tính pose và phát hiện đối tượng có hướng với một API thống nhất duy nhất cho việc huấn luyện, đánh giá và triển khai. YOLO11 cải thiện độ chính xác và hiệu quả so với các thế hệ trước trong khi vẫn dễ dàng tinh chỉnh trên các tập dữ liệu tùy chỉnh. Xem tài liệu YOLO11 để biết chi tiết về kiến trúc, các bản benchmark và ví dụ sử dụng.
Các model YOLO11 có sẵn cho năm tác vụ: phát hiện đối tượng, phân đoạn thực thể, phân loại hình ảnh, ước tính pose và phát hiện đối tượng có hướng. Mọi tác vụ đều chia sẻ cùng một quy trình huấn luyện, đánh giá và dự đoán, vì vậy bạn có thể chuyển đổi giữa các tác vụ bằng cách thay đổi trọng số model thay vì thay đổi mã nguồn.
Hãy bắt đầu với YOLO11n khi độ trễ, bộ nhớ và kích thước model là quan trọng nhất — ví dụ trên các thiết bị di động hoặc thiết bị biên. YOLO11s và YOLO11m cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác cho hầu hết các khối lượng công việc sản xuất, trong khi YOLO11l và YOLO11x mang lại độ chính xác cao nhất khi có sẵn nhiều tài nguyên tính toán hơn. Tài liệu YOLO11 bao gồm các benchmark đầy đủ về tốc độ và độ chính xác cho từng kích thước, và bạn có thể so sánh các biến thể trên dữ liệu của riêng mình bằng cách huấn luyện chúng trên Nền tảng Ultralytics.
Bạn có thể huấn luyện YOLO11 trong vài dòng Python với chế độ huấn luyện của thư viện Ultralytics, hoặc không cần mã nguồn trên Nền tảng Ultralytics, nơi kết hợp việc gán nhãn, huấn luyện trên GPU đám mây và triển khai trong cùng một quy trình. Các trọng số tiền huấn luyện giúp việc tinh chỉnh trên các tập dữ liệu tùy chỉnh trở nên nhanh chóng. Khi quá trình huấn luyện hoàn tất, hãy xuất model của bạn sang các định dạng như ONNX, TensorRT, CoreML hoặc LiteRT để triển khai.
YOLO11 vẫn là một dòng model được hỗ trợ và triển khai rộng rãi. Ultralytics YOLO26 là thế hệ mới nhất và là điểm bắt đầu được khuyến nghị cho các dự án mới, với thiết kế end-to-end được tối ưu hóa để triển khai hiệu quả trên biên. Cả hai dòng đều chia sẻ cùng một API, vì vậy bạn có thể phát triển với YOLO11 ngay hôm nay và chuyển sang YOLO26 chỉ với một dòng thay đổi. Xem tài liệu các model Ultralytics để có bản so sánh đầy đủ.
Bắt đầu với Ultralytics YOLO11
Huấn luyện, xác thực, xuất và triển khai các mô hình YOLO11 với Ultralytics Platform.