YOLOv11算法详解，YOLOv11/v10/v8性能对比分析，谁才是真正的目标检测之王？

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以下 文 章来源于微信公众号： 阿旭算法与机器学习 作者： 阿旭 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ibLVI5rEnoJdrat5Usqkxg 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 目 标检测任务在AI项目落地中扮演着至关重要的角色，是众多AI任务的前置算法，本文详细阐述了YOLOv11算法的改进方向、功能和性能，并与YOL Ov10和YOLOv8进行比较，充分验证了YOLOv11 在速度、准确性和多样任务支持等方面的有效性。 引言 2024年9月30日，Ultralytics在其活动YOLOVision中正式发布了YOLOv 11。YOLOv 11是由位于美国和西班牙的Ultralytics团队开发的YOLO的最新版本。YOLO是一种用于基于图像的人工智能的计算机模型。 img YOLOv 11与其他版本的YOLO相比的性能 YOLOv11改进方向 与YOLOv10相比，YOLOv11有了巨大的改进，包括但不限于： 增强的模型结构：模型具有改进的模型结构，以获取图像 ………………………………