目录
前言
算法原理
YOLO%E5%8F%91%E5%B1%95%E5%8E%86%E7%A8%8B-toc" style="margin-left:40px;">YOLO发展历程
YOLO11-toc" style="margin-left:40px;">什么是 YOLO11
YOLOv11%20%E7%9A%84%E4%B8%BB%E8%A6%81%E7%89%B9%E7%82%B9-toc" style="margin-left:80px;">YOLOv11 的主要特点
YOLO%E5%90%84%E7%89%88%E6%9C%AC%E6%A6%82%E8%A7%88-toc" style="margin-left:80px;">YOLO各版本概览
核心优势：
YOLOv11%E6%94%B9%E8%BF%9B%E6%96%B9%E5%90%91-toc" style="margin-left:80px;">YOLOv11改进方向
YOLOv11%E5%8A%9F%E8%83%BD%E4%BB%8B%E7%BB%8D-toc" style="margin-left:80px;">YOLOv11功能介绍
YOLOv11%E5%85%B3%E9%94%AE%E5%88%9B%E6%96%B0-toc" style="margin-left:80px;">YOLOv11关键创新
YOLOv11%C2%A0%E6%8C%87%E6%A0%87%E5%B1%95%E7%A4%BA-toc" style="margin-left:80px;">YOLOv11 指标展示
YOLOV11%E5%AE%9E%E9%AA%8C%C2%A0-toc" style="margin-left:40px;">YOLOV11实验
环境设置
准备数据集
训练模型
验证模型
应用领域
一、智慧交通与自动驾驶
二、智能安防与监控
三、医疗健康与生物科技
四、工业制造与质量检测
五、零售商业与消费者体验
六、教育科研与文化传承
YOLO%E7%B3%BB%E5%88%97%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%BF%87%E7%A8%8B-toc" style="margin-left:40px;">YOLO系列模型的训练过程
一、数据准备
二、模型构建
三、模型训练
四、模型测试与部署
代码实现
YOLOv%2011%E7%94%A8%E4%BA%8E%E5%9B%BE%E5%83%8F%E6%A3%80%E6%B5%8B-toc" style="margin-left:40px;">如何将YOLOv 11用于图像检测
YOLOv11%E7%94%A8%E4%BA%8E%E8%A7%86%E9%A2%91%E6%A3%80%E6%B5%8B-toc" style="margin-left:40px;">如何将YOLOv11用于视频检测
前言
YOLO11 是 Ultralytics YOLO 系列的最新版本，结合了尖端的准确性、速度和效率，用于目标检测、分割、分类、定向边界框和姿态估计。与 YOLOv8 相比，它具有更少的参数和更好的结果，不难预见，YOLO11 在边缘设备上更高效、更快，将频繁出现在计算机视觉领域的最先进技术（SOTA）中。
主要特点
