在线教程丨YOLO系列10年更新11个版本,最新模型在目标检测多项任务中达SOTA
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原标题:在线教程丨YOLO系列10年更新11个版本,最新模型在目标检测多项任务中达SOTA
文章来源:HyperAI超神经
内容字数:4530字
HyperAI超神经官网上线YOLO系列模型一键部署教程
本文介绍了HyperAI超神经官网上线的YOLO系列模型一键部署教程,并详细讲解了YOLO系列模型的发展历程、特点以及YOLOv11版本的一键部署流程和效果演示。
YOLO系列模型概述
YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法,以其高精度和高效性而闻名,广泛应用于自动驾驶、安防监控和医疗影像等领域。自2015年发布以来,YOLO系列模型经历了多次迭代更新,由最初的YOLOv1发展到最新的YOLOv11,在GitHub上获得了数十万的Star数。
YOLO系列模型版本迭代
文章详细介绍了从YOLOv2到YOLOv11各个版本的发布时间和重要更新,包括:YOLOv2引入了Anchor Boxes和Darknet-19;YOLOv3使用了Darknet-53和多尺度预测;YOLOv5引入了自动锚框调整机制和PyTorch实现;YOLOv7基于扩展高效层聚合网络提高了效率;YOLOv8采用了新的骨干网络和无锚点检测头;YOLOv10消除了非最大抑制要求;YOLOv11在多项任务中提供最先进的性能。
YOLOv11一键部署教程
文章提供了YOLOv11一键部署的详细步骤:首先登录hyper.ai,在“教程”页面选择“一键部署YOLOv11”,然后克隆教程到自己的容器,选择算力(例如NVIDIA RTX 4090和PyTorch镜像),最后等待资源分配并跳转到Demo页面。新用户可通过提供的邀请链接注册获取免费时长。
YOLOv11效果演示
文章展示了YOLOv11在物体检测、实例分割、物体分类和姿态识别等方面的效果演示,通过上传图片并调整参数,YOLOv11能够准确地检测、分割、分类和识别图像中的目标,即使存在遮挡也能取得良好的效果。例如,它可以识别出动物叠罗汉图片中的所有动物,准确分割人物和巴士,识别出狐狸的品种,以及分析人物的姿态动作。
总结
HyperAI超神经官网提供的一键部署YOLO系列模型教程,极大地降低了用户使用门槛,方便开发者快速体验和应用YOLO系列模型的强大功能。通过该教程,用户无需复杂的配置和环境搭建,即可轻松体验YOLOv11在不同任务上的出色性能。
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