Ultralytics YOLO开源项目 – 尖端的对象检测与追踪模型

Ultralytics YOLO 是一款基于 YOLO 系列的尖端对象检测和追踪模型，集成了计算机视觉和深度学习的最新进展。它继承了前代 YOLO 版本的成功，并引入了新的架构和训练流程，提升了实时推理速度、准确性和泛化能力。该模型适用于广泛的任务，包括对象检测、实例分割、图像分类和姿态估计。YOLO11 经过 COCO、ImageNet 和 DOTAv1 等大型数据集的训练，提供了卓越的准确度和速度。

Ultralytics YOLO的特点:

1. 实时对象检测与追踪
2. 高准确性和泛化能力
3. 支持实例分割和姿态估计
4. 快速推理速度
5. 易于使用的 CLI 和 Python 接口

Ultralytics YOLO的功能:

1. 通过 CLI 进行对象检测：`yolo predict model=yolo11n.pt source=’https://ultralytics.com/images/bus.jpg’`
2. 使用 Python 进行模型训练：`model.train(data=’coco8.yaml’, epochs=100, imgsz=640)`
3. 模型验证与性能评估：`model.val()`
4. 图像分类任务：`model(‘path/to/image.jpg’)`
5. 模型导出为 ONNX 格式：`model.export(format=’onnx’)`

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