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.
Họ model YOLO11
YOLO11 bao gồm năm kích thước từ nano đến extra-large cho các tác vụ phát hiện, phân đoạn, phân loại, pose và phát hiện hướng. Các benchmark phát hiện dưới đây cho thấy phạm vi độ chính xác-tốc độ: hãy bắt đầu với kích thước nhỏ nhất đáp ứng mục tiêu độ chính xác của bạn và chỉ tăng quy mô khi khối lượng công việc yêu cầu.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Model | Kích thước (px) | mAP 50-95 | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Params (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 |
Các benchmark phát hiện YOLO11 từ tài liệu của Ultralytics.
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.
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: Sự lựa chọn của bạn về YOLO, COCO và nhiều hơn nữa.
- 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 hỗ trợ năm tác vụ: object detection, instance segmentation, image classification, pose estimation, và oriented object detection. Mọi tác vụ đều sử dụng chung quy trình train, validation, và prediction.
Hãy bắt đầu với YOLO11n khi độ trễ, bộ nhớ và kích thước model là ưu tiên hàng đầu. YOLO11s và YOLO11m cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác cho hầu hết các khối lượng công việc production, trong khi YOLO11l và YOLO11x ưu tiên độ chính xác khi có nhiều tài nguyên tính toán hơn. Tài liệu YOLO11 bao gồm các benchmark cho từng kích thước.
Sử dụng train mode của thư viện Ultralytics, hoặc mở dự án YOLO11 chính thức trên Ultralytics Platform. Sau khi huấn luyện, hãy export model của bạn sang các định dạng như ONNX, TensorRT, CoreML, hoặc LiteRT.
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. Cả hai dòng model đều dùng chung API, vì vậy việc chuyển đổi từ YOLO11 sang YOLO26 chỉ cần thay đổi model.
Xây dựng với Ultralytics YOLO11
Huấn luyện, xác thực, xuất và triển khai các mô hình YOLO11 với Ultralytics Platform.