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

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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 ………………………………