YOLOv11 vs YOLOv8：谁才是真正的AI检测之王？

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35.【基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】	36.【基于YOLOv8深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】
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39.【基于YOLOv8深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】	40.【基于YOLOv8深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】
41.【基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统】	42.【基于YOLOv8深度学习的无人机视角地面物体检测系统】
43.【基于YOLOv8深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】	44.【基于YOLOv8深度学习的野外火焰烟雾检测系统】
45.【基于YOLOv8深度学习的脑肿瘤智能检测系统】	46.【基于YOLOv8深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】
47.【基于YOLOv8深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】	48.【基于深度学习的车辆检测追踪与流量计数系统】
49.【基于深度学习的行人检测追踪与双向流量计数系统】	50.【基于深度学习的反光衣检测与预警系统】
51.【基于深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统】	52.【基于深度学习的高密度人脸智能检测与统计系统】
53.【基于深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统】	54.【基于深度学习的水果智能检测系统】
55.【基于深度学习的水果质量好坏智能检测系统】	56.【基于深度学习的蔬菜目标检测与识别系统】
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59.【基于深度学习的工业螺栓螺母检测】	60.【基于深度学习的金属焊缝缺陷检测系统】
61.【基于深度学习的链条缺陷检测与识别系统】	62.【基于深度学习的交通信号灯检测识别】
63.【基于深度学习的草莓成熟度检测与识别系统】	64.【基于深度学习的水下海生物检测识别系统】
65.【基于深度学习的道路交通事故检测识别系统】

二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~

《------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：