YOLOv11 vs YOLOv8：谁才是真正的AI检测之王？
YOLOv11 vs YOLOv8：谁才是真正的AI检测之王？
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《------正文------》
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。
YOLOv 11与其他版本的YOLO相比的性能
YOLOv11改进方向
与YOLOv 10相比，YOLOv 11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，以获取图像处理并形成预测
- GPU优化：这是现代ML模型的反映，GPU训练ML模型在速度和准确性上都更好。
- 速度：YOLOv 11模型现在经过增强和GPU优化以用于训练。通过优化，这些模型比它们的前版本快得多。在速度上达到了25%的延迟减少！
- 更少的参数：更少的参数允许更快的模型，但v11的准确性不受影响
- 更具适应性：更多支持的任务YOLOv 11支持多种类型的任务、多种类型的对象和多种类型的图像。
YOLOv11功能介绍
Glenn Jocher和他的团队制作了一个令人敬畏的YOLOv 11迭代，并且在图像人工智能的各个方面都提供了YOLO。YOLOv 11有多种型号，包括：
- 对象检测-在训练时检测图像中的对象
- 图像分割-超越对象检测，分割出图像中的对象
- 姿态检测-当用点和线训练时绘制一个人的姿势
- 定向检测（OBB）：类似于对象检测，但包围盒可以旋转
- 图像分类-在训练时对图像进行分类
使用Ultralytics Library，这些模型还可以进行优化，以：
- 跟踪-可以跟踪对象的路径
- 易于导出-库可以以不同的格式和目的导出
- 多场景-您可以针对不同的对象和图像训练模型
此外，Ultralytics还推出了YOLOv 11的企业模型，该模型将于10月31日发布。这将与开源的YOLOv 11模型并行，但将拥有更大的专有Ultralytics数据集。YOLOv 11是“建立在过去的成功”的其他版本的之上。
YOLOv11模型介绍
YOLOv 11附带了边界框模型（无后缀），实例分割（-seg），姿态估计（-pose），定向边界框（-obb）和分类（-cls）。
这些也有不同的尺寸：纳米（n），小（s），中（m），大（l），超大（x）。
YOLOv11模型
YOLOv11与前版本对比
与YOLOv10和YOLOv8相比，YOLOv11在Ultralytics的任何帖子中都没有直接提到。所以我会收集所有的数据来比较它们。感谢Ultralytics：
检测：
YOLOv11检测统计
YOLOv10检测统计
其中，Nano的mAPval在v11上为39.5，v10上为38.5；Small为47.0 vs 46.3，Medium为51.5 vs 51.1，Large为53.4 vs 53.2，Extra Large为54.7vs 54.4。现在，这可能看起来像是一种增量增加，但小小数的增加可能会对ML模型产生很大影响。总体而言，YOLOv11以0.3 mAPval的优势追平或击败YOLOv10。
现在，我们必须看看速度。在延迟方面，Nano在v11上为1.55 , v10上为1.84，Small为2.46 v2.49，Medium为4.70 v4.74，Large为6.16 v7.28，Extra Large为11.31 v10.70。延迟越低越好。YOLOv11提供了一个非常低的延迟相比，除了特大做得相当差的前身。
总的来说，Nano模型是令人振奋的，速度更快，性能相当。Extra Large在性能上有很好的提升，但它的延迟非常糟糕。
分割：
YOLOV11 分割统计
YOLOV9 分割统计
YOLOV8 分割数据
总体而言，YOLOv 11上的分割模型在大型和超大型模型方面比上一代YOLOv 8和YOLOv 9做得更好。
YOLOv 9 Segmentation没有提供任何关于延迟的统计数据。比较YOLOv 11延迟和YOLOv 8延迟，发现YOLOv 11比YOLOv 8快得多。YOLOv 11将大量GPU集成到他们的模型中，因此期望他们的模型甚至比CPU测试的基准更快！
姿态估计：
YOLOV11姿态估计统计
YOLOV8姿态估计统计
YOLOv 11的mAP 50 -95统计量也逐渐优于先前的YOLOv 8（除大型外）。然而，在速度方面，YOLOv 11姿势可以最大限度地减少延迟。其中一些延迟指标是版本的1/4！通过对这些模型进行GPU训练优化，我可以看到指标比显示的要好得多。
定向边界框：
YOLOv11 OBB统计
YOLOv8 OBB统计
OBB统计数据在mAP 50上并不是很好，只有非常小的改进，在某种程度上小于检测中的微小改进。然而，从v8到v11的速度减半，这表明YOLOv11在速度上做了很多努力。
最后，分类：
YOLOv 11 CLS统计
YOLOv8 CLS统计
从v8到v11，准确性也有了微小的提高。然而，速度大幅上升，CPU速度更快的型号。
总结
本文详细比较了YOLOv11与其前版本的性能比较，整体上看，在速度与性能上都有比较明显的提升。
好了，这篇文章就介绍到这里，喜欢的小伙伴感谢给点个赞和关注，更多精彩内容持续更新~~
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