Các model Ultralytics YOLO11
Xây dựng AI thị giác thời gian thực nhanh và chính xác với dòng model đã được kiểm chứng, thiết kế để huấn luyện và triển khai hiệu quả trên nhiều tác vụ thị giác máy tính.
Dòng model YOLO11
YOLO11 có năm kích thước từ nano đến extra-large, hỗ trợ các tác vụ phát hiện, phân đoạn, phân loại, pose và phát hiện đối tượng có định hướng. Các benchmark phát hiện bên dưới thể hiện khoảng hiệu năng về độ chính xác và tốc độ: hãy bắt đầu với kích thước nhỏ nhất đáp ứng mục tiêu độ chính xác, chỉ tăng kích thước khi workload 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) | Tham số (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 Ultralytics.
Được các tổ chức hàng đầu thế giới tin dùng
Tác động từ các model của chúng tôi
Tinh gọn quy trình trên nhiều ngành 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.
Quá trình phát triển của các model Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách Ultralytics YOLO phát triển thành YOLO11 và thế hệ YOLO26 mới nhất dành cho thị giác máy tính thời gian thực.
Gắn nhãn nhanh hơn tới 10 lần với công cụ chú thích thông minh
Ultralytics Platform cung cấp công cụ chú thích ảnh giúp bạn xây dựng dataset chất lượng cao nhanh hơn. Từ chú thích thông minh đến chỉnh sửa thủ công chính xác, các tính năng này được thiết kế để giảm thời gian gắn nhãn ảnh mà không ảnh hưởng đến chất lượng.
- Chú thích thông minh được hỗ trợ bởi SAM:Tạo mask và bounding box chỉ bằng một lần nhấp.
- Hỗ trợ đầy đủ các tác vụ AI:Phát hiện, phân đoạn instance, phân đoạn ngữ nghĩa, phân loại, pose, OBB.
- Hỗ trợ định dạng phổ quát:Tùy chọn YOLO, COCO và nhiều định dạng khác.
- Đánh giá và quản lý phiên bản nhóm:Cộng tác rõ ràng ở mọi bước.
Huấn luyện với GPU tốt nhất, tiết kiệm hơn
26 GPU NVIDIA với giá khởi điểm $0.24/giờ — từ Ampere đến Blackwell. Không phụ phí, không mức tối thiểu, không cam kết.
Triển khai ở mọi nơi
Xuất sang 22 định dạng và triển khai trên các thiết bị biên, nền tảng đám mây và thiết bị di động.
Khám phá giải pháp theo ngành
Tìm hiểu cách các nhóm ứng dụng thị giác máy tính Ultralytics trong môi trường sản xuất.
Nông nghiệp
Ô tô
Chăm sóc sức khỏe
Logistics
Sản xuất
Bán lẻ
Robot
Nông nghiệp
Ô tô
Chăm sóc sức khỏe
Logistics
Sản xuất
Bán lẻ
Robot
Nông nghiệp
Ô tô
Chăm sóc sức khỏe
Logistics
Sản xuất
Bán lẻ
Robot
Câu hỏi thường gặp
Ultralytics YOLO11 là một dòng model thị giác máy tính thời gian thực được xây dựng trên thư viện mã nguồn mở Ultralytics. Dòng model này hỗ trợ phát hiện đối tượng, phân đoạn instance, phân loại ảnh, ước tính pose và phát hiện đối tượng có định hướng, với một API nhất quán trong toàn bộ quy trình huấn luyện, đánh giá và triển khai. YOLO11 cải thiện độ chính xác và hiệu quả so với các thế hệ trước, đồng thời vẫn dễ tinh chỉnh trên các dataset tùy chỉnh. Xem tài liệu YOLO11 để biết chi tiết về kiến trúc, benchmark và ví dụ sử dụng.
Các model YOLO11 có sẵn cho năm tác vụ: phát hiện đối tượng, phân đoạn đối tượng, phân loại ảnh, ước tính tư thế và phát hiện đối tượng định hướng. Tất cả tác vụ đều sử dụng chung quy trình huấn luyện, xác thực và dự đoán.
Hãy bắt đầu với YOLO11n nếu độ trễ, bộ nhớ và kích thước model là những yếu tố quan trọng nhất. YOLO11s và YOLO11m cân bằng tốc độ và độ chính xác cho hầu hết khối lượng công việc production, còn YOLO11l và YOLO11x ưu tiên độ chính xác khi có thêm tài nguyên tính toán. Tài liệu YOLO11 bao gồm benchmark cho mọi kích thước.
Sử dụng chế độ train của thư viện Ultralytics hoặc mở dự án YOLO11 chính thức trên Ultralytics Platform. Sau khi huấn luyện, hãy export model sang các định dạng như ONNX, TensorRT, CoreML hoặc LiteRT.
YOLO11 vẫn là một họ model được hỗ trợ và triển khai rộng rãi. Ultralytics YOLO26 là thế hệ mới nhất và là lựa chọn khởi đầu được đề xuất cho các dự án mới. Cả hai họ đều dùng chung API, vì vậy việc chuyển từ YOLO11 sang YOLO26 chỉ cần thay đổi model.
Phát triển với Ultralytics YOLO11
Huấn luyện, xác thực, export và triển khai model YOLO11 bằng Ultralytics Platform.