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YOLO11与YOLOv8详细对比分析:mAP、Speed、Params、FLOPs

江大白  · 公众号  ·  · 2024-10-17 08:00
    

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以下文章来源于微信公众号:阿旭 作者:阿旭算法与深度学习 链接:https://mp.weixin.qq.com/s/3ZkVmxpIcB036mAvvYWbow 本文仅用于学术分享,如有侵权,请联系后台作删文处理 导读 近日Ultralytics团队发布了最新版本目标检测算法YOLO11。YOLO11在架构和训练技术方面进行了实质性升级。那么它与YOLOv8相比具体有多大的提升呢,本文对此进行了详细比较。 引言 YOLO模型已成为计算机视觉领域最先进的实时对象检测和分割任务。 YOLO11 代表了Ultralytics YOLO系列的最新进展。YOLO 11增强了早期YOLO模型的显著功能,在其架构和训练技术方面进行了实质性升级,使其成为各种计算机视觉应用的高度适应性解决方案。 在这篇文章中,我们将详细比较YOLOv8和YOLO11在各指标上的性能。最终,我们将在自定义数据集(火灾和烟雾数据集)上比较两个模型的结果。 用于比较的关键指标 ………………………………

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