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内容来源：丹顿SEO所属栏目：新闻更新日期：2024-11-30

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YOLO11发布！实时检测新标杆 𐟌ž 2024年10月1日，阳光明媚的日子 𐟚€ YOLO11，Ultralytics YOLO系列最新版本的实时目标探测器，以其卓越的性能和效率，重新定义了目标检测的标准。在架构和训练方法上的重大改进，使其成为计算机视觉任务的理想选择。 𐟌Ÿ 关键特性：增强特征提取：通过改进的骨干和颈部架构，YOLO11提升了特征提取能力，使得目标检测更加精确，能够处理更复杂的任务。就像获得了一副超级放大镜𐟔，细节尽收眼底。效率和速度优化：精致的架构设计和优化的训练流程，使得YOLO11的处理速度更快，同时在准确性和性能之间取得了最佳平衡。它就像一辆超级跑车𐟏Ž，在图像处理的世界里飞速前进。更少参数更高精度：通过模型设计的进步，YOLO11m在COCO数据集上实现了更高的平均精度均值（mAP），同时参数比YOLOv8m少22%，在不牺牲精度的情况下提高了计算效率。这简直是用更少的材料打造出了更强大的武器𐟒ꣀ‚ 环境适应性强：YOLO11可以无缝部署在各种环境中，包括边缘设备、云平台以及支持NVIDIA GPU的系统，确保了最大的灵活性。无论你是在小巧的移动设备上，还是在强大的云端服务器上，它都能发挥作用。广泛的任务支持：无论是目标检测、实例分割、图像分类、姿态估计还是有向目标检测（OBB），YOLO11都能应对各种计算机视觉挑战。它就像一个全能战士𐟑‘，在不同的战场都能大显身手。 𐟓Š 性能指标：从检测（COCO）、分割（COCO）、分类（ImageNet）、姿态（COCO）到OBB（DOTAv1），YOLO11在各项指标上都有出色的表现。不同的模型变体在各项指标上各有千秋，例如在检测任务中，YOLO11n在640像素下mAP为39.5，速度在CPU ONNX上为56.1Ɒ.8ms，参数为2.6M，FLOPs为6.5B；而YOLO11x在同样像素下mAP为54.7，速度在CPU ONNX上为462.8ⱶ.7ms，参数为56.9M，FLOPs为194.9B。这些数据充分展示了它在不同规模和需求下的适应性和高性能。 𐟒𛠤𝿧”觤𚤾‹：如图所示。

福冈总决赛后莎莎的待办“清单” 福冈总决赛的硝烟逐渐散去，莎莎接下来的安排备受球迷关注，她或许有三件紧要之事亟待处理：其一，时近年末，且暂无国际赛事的紧密赛程安排，莎莎迎来了难得的休整窗口期。鉴于此前手臂伤势的困扰，当下首要任务便是安心调养身体。若手臂之伤仍有隐忧，尚未完全康复，那么务必请队医进行更为详尽的复查，确保以最佳的身体状态迎接后续挑战。其二，本次总决赛的征程虽留有遗憾，未能成功晋级，但莎莎应会迅速调整心态，与教练 coco 展开深入复盘。仔细剖析比赛过程中暴露出的问题与短板，精准定位失误之处，进而制定有针对性的强化训练方案，力求在下一次大赛中实现华丽转身，打一场漂亮的翻身仗。其三，在当今女子乒坛格局中，外协选手实力不断攀升，莎莎所在的女单项目优势已不如往昔那般明显。故而，针对现有的技战术体系，她需要与教练团队共同探讨，甄别出哪些方面需要提升与改进，摒弃过度依赖“老底”的思维定式，积极创新与优化技战术，以免在未来的竞争中陷入愈发被动的困境。

意大利DEDAR面料，软装新宠！今天给大家带来一些软装灵感，特别是关于意大利DEDAR面料的分享，真的是被它拿捏了！图1️⃣-2️⃣ 首先，看看这些经典的爱马仕墙纸布艺面料，色彩奢华，灵感来源于甲壳虫的极简、优雅、复古和时尚。每一款都透露出雍容华贵的气息。图3️⃣-5️⃣ 接下来是法式中国风，也叫COCO香奈儿中国风。这些屏风花鸟的灵感来源于COCO香奈儿小姐收藏的屏风，她收藏了32座漆面乌木屏风，这也成就了她与中国的“情缘联想”。图6️⃣-7️⃣ 最后，泼墨墙纸被收录在Dior的展厅。DEDAR的设计风格多变，五十年来一直在优化手工工艺，积极引入各种设计理念。意大利DEDAR面料，真的是怎么贴都好看！如果你也喜欢这种风格，不妨去PRESTIGIOUS店内看看，那里有圣路易水晶、DEDAR和AbyssHabidecor等品牌。

YOLO11：最强的目标检测模型来了！大家好，今天要给你们介绍一个超级酷的目标检测模型——YOLO11！这是Ultralytics公司最新发布的模型，之前他们可是推出了YOLOv5和YOLOv8，这次终于迎来了YOLO11，真是让人期待不已。首先，YOLO11在准确性、速度和效率方面都表现得非常出色。最棒的是，它的使用方法非常简单，完全继承了YOLOv8的操作方式。只要你更新一下ultralytics包，然后把代码里的YOLOv8改成YOLO11就搞定了！是不是很方便？第一步：更新Python包打开你的命令行，输入以下命令： pip install ultralytics --upgrade 第二步：一行命令运行检测接下来，只需要一行命令就能运行检测： yolo predict model=yolo11n.pt source=path/to/bus.jpg 模型特点增强特征提取：YOLO11采用了改进的backbone和neck架构，增强了特征提取能力，使得目标检测更加精确，复杂任务也能轻松应对。优化效率和速度：通过精心设计的架构和优化的训练流程，YOLO11提供了更快的处理速度，同时保持了准确性和性能之间的最佳平衡。更少参数更高准确性：YOLO11m在COCO数据集上实现了更高的平均精度（mAP），同时比YOLOv8m少用了22%的参数，使其在不影响准确性的情况下具有更高计算效率。适应各种环境：YOLO11可以轻松部署在各种环境中，包括边缘设备、云平台和支持NVIDIA GPU的系统，确保最大的灵活性。支持广泛的任务范围：无论是目标检测、实例分割、图像分类、姿势估计还是定向目标检测（OBB），YOLO11都能轻松应对。总之，YOLO11真的是一个非常强大和实用的模型，无论你是做目标检测还是其他计算机视觉任务，它都能帮你省下不少时间和精力。赶紧试试吧！𐟚€ #人工智能 #yolov8 #目标检测 #计算机视觉

YOLO进化论：v5到v9 𐟚€ 远程CUDA环境配置支持 𐟔砨𛃤𛣨𗑦œ务 𐟓Š VOC、COCO、YOLO数据集转换 𐟔„ 数据增强功能 𐟓栤𘀥嗩ṧ›‘通服务 𐟔砙OLOv5 6.0版本以上改进 𐟔砙OLOv7优化 𐟔砙OLOv8提升 𐟔砥„领域精度提升 𐟔砦〦𕋤𘎥ˆ†割功能增强 𐟔砦𓨦„力机制引入 𐟔砤𘻥𙲧𝑧𛜦›𔦍⠠ 𐟔砨𝻩‡化设计 𐟔砥𐏧›‡检测优化 𐟤” 相关问题答疑 𐟓š 实验指导与改进建议 𐟑袀𐟒𛠨🜧苦‰‹把手指导 𐟖寸 Pyside Pyqt自制GUI界面 𐟎蠙OLO检测可视化工具 𐟎›‡检测 𐟓ˆ YOLO系列改进 𐟓Š 目标检测论文研究

YOLO的泛化能力为何如此强大？ 𐟌Ÿ泛化能力是一个难以量化的问题，因此我们只能定性地解释。 𐟌Ÿ从网络结构来看，YOLO的网络结构非常简洁，没有太多复杂的模块。特别是在YOLOv4之前，YOLO的网络结构一直保持简洁。例如，YOLOv3-SPP的backbone部分采用DarkNet-53，使用了简单的残差块，没有复杂的模块。颈部部分使用了结构简洁的SPP模块，由三个并行分支组成，每个分支使用不同大小的maxpooling核。随后，通过朴素的FPN结构将三个不同尺度的特征融合，最后进行预测。整体结构普通，没有精心设计的痕迹。而在YOLOv4和YOLOv5中，虽然精心设计的痕迹增多，但在COCO数据集上的表现非常惊艳，说明这些设计是合理的。不过，如果看过很多论文就会发现，新的模块和方法通常优先使用SSD、RetinaNet、YOLOv3和Faster RCNN作为baseline，而很少采用YOLOv4甚至YOLOv5。一个关键因素是这些baseline的结构简单，优化空间大，更容易泛化到自己的任务上，从而验证自己工作的性能。因此，简洁的网络结构可能是泛化性的一个重要因素。 𐟌Ÿ从训练策略来看，YOLO系列采用了大量的数据增强手段，如水平翻转、色彩空间变换、随机剪裁和多尺度训练等。这些数据增强手段可以扩展训练集，增加数据样本的丰富性，从而使模型能够认识更多的数据。然而，采用这么多数据增强手段的一个负面作用是训练时间加长。例如，RetinaNet一般在COCO上训练12个epoch左右，而YOLOv3需要将近300个epoch。这是因为前者仅使用水平翻转一个数据增强手段，远少于后者。同时，前者会冻结backbone中的bn层和前一个到两个stage，减少了需要训练的参数，可以有效加快收敛速度。而YOLO不会冻结任何层，直接加载预训练权重，然后使用大量数据增强手段，采用大epoch进行训练，几乎不用调参。

目标检测全攻略：从零开始到实战嘿，目标检测的学弟学妹们，准备好了吗？今天我要带你们一起飞！𐟚€ 目标检测与深度学习目标检测是计算机视觉领域的一个重要分支，主要任务是在图像中找出感兴趣的目标，并对其位置和类别进行标注。深度学习在目标检测中发挥着重要作用，通过训练神经网络来识别和定位目标。图像识别与语义分割除了目标检测，图像识别也是深度学习的一个重要应用。语义分割则是将图像中的每个像素划分为不同的类别，例如人、车、树等。实例分割则更进一步，不仅要识别目标，还要区分不同的实例。数据集与模型训练在目标检测中，数据集的选择和标注至关重要。常见的数据集格式有COCO和VOC。模型训练方面，我们有R-CNN、Mask R-CNN、Faster R-CNN、BlendMask、SOLOv2、FCOS、YOLACT、CondInst等众多优秀模型可供选择。环境配置与工具目标检测需要强大的计算资源，因此配置一个高效的环境非常重要。我们通常会使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架。此外，还有一些辅助工具如数据增强（Data Augmentation）和模型优化，可以帮助我们更好地训练模型。预测模型与变形器在目标检测中，预测模型是核心部分。Informer、Transformer和LSTM等模型结构都可以用来提升预测的准确性和效率。通过这些模型，我们可以更准确地定位和识别图像中的目标。总结目标检测是一个充满挑战和乐趣的领域，通过不断学习和实践，我们能够掌握更多的技术和知识。希望这篇文章能帮到你们，一起加油，未来的目标检测专家就在你们之中！𐟒ꀀ

你以为奶茶只是 “茶 + 奶”？其实它背后藏着满满的 “科技套路”！很多人认为奶茶只是简单的茶和奶的组合，但实际上它背后蕴含着丰富的科技和商业奥秘。在奶茶配方方面，茶与奶的比例是经过大量实验和感官测试确定的，像喜茶的研发团队为找最佳搭配试验上百种茶叶配方。添加剂中的增稠剂如卡拉胶、瓜尔胶让口感更丝滑，调味剂提升层次感。口感优化涉及温度、浓度、甜度的精确控制，奈雪の茶的温控系统能精确到 0.5 摄氏度。奶茶产业的供应链很复杂。全球采购茶叶，中国、印度、斯里兰卡等地的不同茶叶各有特色，要平衡品质与成本。奶制品供应依赖冷链物流，确保新鲜度。珍珠等配料的供应链管理也不简单。奶茶店进行数字化转型。POS 系统提高运营效率，记录订单、查看销量和管理库存。移动支付与会员系统增强客户粘性，CoCo 都可通过 AI 预测销量高峰。包装创新注重环保与用户体验，有保温杯和智能包装等。未来奶茶将朝健康、智能与可持续发展，如功能性奶茶添加营养成分，自动化制作和个性化推荐，采用可降解材料和低糖配方。总之，奶茶产业从配方到供应链，从运营到包装都充满科技含量。它的发展反映了消费品行业的趋势。你最喜欢的奶茶有什么特别配方呢？如果奶茶变成无糖健康版，你还会喜欢吗？快来评论区分享吧。 #科普涨知识#

clip模型原理 𐟔 摘要：本文提出了一种创新的循环框架，称为CLIP as RNN（CaR），旨在逐步过滤掉不相关的文本并提升分割质量，而无需进行任何训练。这一框架建立在预训练的视觉语言模型（VLM）之上，通过两级分段器实现了对文本和图像的精细处理。实验结果显示，该方法不仅超越了免训练的同类方法，还显著优于那些经过数百万数据样本微调的方法，为零样本语义和指涉分割创造了新的最先进记录。具体来说，在Pascal VOC、COCO Object和Pascal Context数据集上，该方法将当前记录分别提高了28.8、16.0和6.9 mIoU。 𐟓š 技术亮点：无需训练数据：传统方法依赖大量的掩膜注释或图像-文本数据集进行微调，而CaR技术则无需任何额外的训练数据即可工作。开放词汇量的处理：预训练的VLMs在经过微调后，其处理开放词汇量的能力受到限制。CaR技术保留了VLMs的广泛词汇空间。文本查询处理：在没有微调的情况下，VLMs难以对图像中不存在的概念进行准确分割，CaR通过迭代过程逐步优化，提高了分割质量。 𐟓𗠥𚔧”襜𚦙ﯼš 图像分割：CaR技术可以应用于各种图像分割任务，包括但不限于物体分割、场景理解等。文本处理：结合文本查询处理能力，CaR技术还可以用于处理图像中的文本信息，如广告、标志等。 𐟒ᠦ€𛧻“：本文通过CLIP RNN框架，解决了开放词汇量图像分割领域中的多个关键问题，展示了无需训练数据的强大潜力。

YOLOv11：更快更准的实时检测新标杆 YOLOv11来了！这个版本在速度、准确性和效率上都取得了显著提升。Ultralytics YOLO系列以其出色的实时物体检测能力而闻名，而YOLOv11更是将这一优势推向了新的高度。速度与效率的完美结合 𐟚€ YOLOv11采用了改进的主干和颈部架构，增强了特征提取能力，使得目标检测更加精确。同时，通过精细的架构设计和优化的训练管道，它提供了更快的处理速度，保持了准确性和性能之间的平衡。参数减少，性能提升 𐟓‰ 与之前的版本相比，YOLOv11在COCO数据集上实现了更高的平均精度(mAP)，同时使用的参数比YOLOv8m少22%。这意味着在不影响精度的前提下，它的计算效率更高，非常适合资源受限的设备。跨环境适应性 𐟌 YOLOv11可以无缝部署在各种环境中，包括边缘设备、云平台以及支持NVIDIA GPU的系统。这种灵活性确保了它在不同应用中的广泛适用性，从移动设备上的实时检测到云环境中的复杂分割任务。任务范围广泛 𐟓‹ YOLOv11支持多种计算机视觉任务，包括对象检测、实例分割、图像分类、姿态估计和定向物体检测(OBB)。无论你是需要进行目标检测还是更复杂的任务，它都能满足你的需求。训练与推理的简化 𐟔犤𝿧”萹thon或CLI命令，你可以轻松训练和推理YOLOv11模型。详细的文档和示例代码使得上手更加简单。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，都能快速上手。部署选项丰富 𐟓抙OLOv11专为适应各种环境而设计，无论是边缘设备还是云平台，它都能提供高效的处理能力。这种灵活性确保了它在不同应用中的广泛适用性。总的来说，YOLOv11以其卓越的性能和广泛的适用性，成为了实时物体检测领域的新标杆。无论是科研还是实际应用，它都是一个值得尝试的选择。

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