2024年計算機視覺領域的顛覆性突破，YOLOv11以22%的參數量減少和0.3%的mAP提升重新定義實時目標檢測的邊界
本文將手把手帶你完成YOLOv11的全流程實戰，包含環境配置、數據準備、模型訓練、推理部署及創新優化方案，并深度解析其網絡架構設計思想。
一、YOLOv11核心創新解析
1.1 性能突破
YOLOv11由Ultralytics于2024年下半年發布，在COCO數據集上：
- Extra Large模型mAP50-95達54.7%（較v10提升0.3%）
- Nano模型推理延遲僅1.55ms/幀（低于v10的1.84ms）
- 模型參數減少22%的同時精度提升，實現更高計算效率
1.2 網絡結構圖與核心模塊
graph TDA[Input 640×640×3] --> B[Backbone]B -->
