超详细！YOLO11模型架构详解、性能对比！

文章预览

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/gnoknU8iBjfbLo77vIbasw 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 在计算机视觉快速发展的背景下，本文介绍最新目标检测模型YOLO11的架构创新和应用价值。从YOLOv1到YOLO11的发展历程，到C3K2块、SPFF模块和C2PSA注意机制的解析，文章展现了YOLO11在精度和速度上的突破。同时，提供了基于PyTorch的代码实现，是目标检测领域的干货分享！ 引言 YOLO11模型架构 在不断发展的人工智能和计算机视觉领域，目标检测已成为最关键的任务之一。无论是使自动驾驶汽车能够识别障碍物，还是帮助监控系统实时跟踪运动，物体检测模型已经彻底改变了无数行业。 YOLO（You Only Look Once） 系列模型不断突破极限，平衡实时速度和精确度。通过 YOLOv 11 ，我们看到了 ………………………………