基于yolov11的手语检测 | 附数据集+代码

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 YOLO11是Ultralytics YOLO系列实时目标检测器的最新迭代，它重新定义了尖端精度、速度和效率的可能性。在以往YOLO版本的令人印象深刻的进步基础上，YOLO11在架构和训练方法上引入了重大改进，使其成为广泛计算机视觉任务的多功能选择。 此模型可以做很多很酷的事情，比如： 寻找物体：它可以在图像中定位和识别不同的物体，如汽车、人或树木。 分类事物：它可以告诉你它看到了什么样的物体，如猫或香蕉。 理解物体的形状：它甚至可以勾勒出物体的确切形状，如追踪它。 弄清楚姿势：它可以了解人体的位置，比如他们是站着、坐着还是挥手。 主要特点 增强特征提取： YOLO11采用了改进的骨干和颈部架构，增强了特征提取能力，实现了更精确的目标检测和复杂任务的性能。 优化效率和速度： YOLO1 ………………………………