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YOLO11：快速、准确、易用的计算机视觉模型

项目概述

Ultralytics YOLO11是一款先进的尖端（SOTA）模型，基于前代YOLO版本的成功经验开发，新增多项特性与改进，进一步提升性能与灵活性。该模型设计追求快速、准确且易用，适用于目标检测与跟踪、实例分割、图像分类及姿态估计等多种任务。

文档

安装

在Python≥3.8环境中（需PyTorch≥1.8），可通过以下方式安装：

Pip安装（推荐）

bash
pip install ultralytics

其他安装方式

• Conda：conda install -c conda-forge ultralytics
• Docker：docker pull docker.xuanyuan.run/ultralytics/ultralytics
• 源码安装：参考[快速开始指南]

使用

YOLO11支持命令行（CLI）和Python两种使用方式，参数一致，操作灵活。

CLI命令行

直接通过yolo命令调用，例如对图像进行目标检测：

bash
yolo predict model=yolo11n.pt source='[]'

可添加额外参数（如imgsz=640设置图像尺寸），更多示例见[CLI文档] 。

Python代码

在Python环境中导入YOLO模块使用，支持模型加载、训练、评估、推理和导出：

python
from docker.xuanyuan.run/ultralytics import YOLO

# 加载模型
model = YOLO("yolo11n.pt")

# 训练模型（以COCO8小数据集为例）
train_results = model.train(
    data="coco8.yaml",  # 数据集配置文件路径
    epochs=100,         # 训练轮次
    imgsz=640,          # 图像尺寸
    device="cpu"        # 运行设备（如device=0使用GPU，device=cpu使用CPU）
)

# 在验证集上评估性能
metrics = model.val()

# 对单张图像推理并显示结果
results = model("path/to/image.jpg")
results[0].show()

# 导出为ONNX格式
path = model.export(format="onnx")  # 返回导出模型路径

更多Python示例见[Python文档] 。

模型

YOLO11提供在COCO数据集上预训练的检测、分割、姿态估计模型，以及在ImageNet上预训练的分类模型。以下为检测模型性能参数（基于COCO val2017数据集）：

• mAP值：单模型单尺度在COCO val2017数据集上的结果，可通过yolo val detect data=coco.yaml device=0复现。
• 速度：基于Amazon EC2 P4d实例的COCO val图像平均速度，可通过yolo val detect data=coco.yaml batch=1 device=0|cpu复现。

平台集成

YOLO11与主流AI平台深度集成，优化数据标注、训练、可视化和模型管理流程：

Ultralytics HUB

Ultralytics HUB是一款全流程AI工具，支持：

• 数据可视化与标注
• YOLO11模型训练、评估与部署
• 无需编写代码，通过网页界面操作
• 配套Ultralytics App，支持本地部署

[立即免费试用]

社区贡献

YOLO11的发展离不开社区支持，欢迎通过以下方式参与：

• 提交代码或文档改进（参考[贡献指南] ）
• 填写[用户调研] 反馈使用体验

许可证

• 开源许可：AGPL-3.0协议，适用于学生、开发者及研究场景，详见[LICENSE] 。
• 商业许可：如需将YOLO11集成到商业产品，可申请[企业授权] 。

联系与支持

• 社区论坛：[Ultralytics Forums]
• *：加入讨论
• Reddit：r/ultralytics
• 文档：[中文文档]

也可通过GitHub Issues提交bug报告或功能建议。