YOLOv11目标检测实战：训练自定义的 YOLOv11用于手语检测！

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YOLO11在YOLO系列基础上实现了飞跃， 速度、准确性 和多功能性 显著提升。 无论你是从事  物体检测、实例分割、姿态估计还是图像分类， YOLO11都带来了一系列的进步，更快、更准、更易用。 让我们深入了解一下为什么YOLO11充满争议，以及它如何再次为计算机视觉模型树立了新标杆。 以下是YOLO11所支持的计算机视觉任务概览： 物体检测：在图像或视频帧中识别和定位物体，为其绘制边界框，适用于监控、自动驾驶和零售分析等应用。 实例分割：在像素级别识别和分离图像中的单个物体，对医学影像和制造业缺陷检测等应用大有裨益。 图像分类：将整个图像分类到预定义的类别中，非常适合电子商务中的产品分类或野生动物监测等应用。 姿态估计：检测图像或视频帧中的特定关键点，以跟踪动作或姿态，对健身追踪、体育分析和医疗健康应用十 ………………………………