Yolov11：リアルタイムオブジェクト検出の次の飛躍-AnalyticsVidhya

Yolov11：リアルタイムオブジェクト検出の革新

Yolo（1回しか見ていない）ファミリーのアルゴリズムは、リアルタイムオブジェクトの識別を大幅に進めています。最新のイテレーションであるYolov11は、パフォーマンスと効率の向上を誇っています。この記事では、Yolov11の重要な改善、以前のYoloモデルとの比較、および実用的なアプリケーションを掘り下げています。これらの進歩を理解することで、Yolov11がリアルタイムオブジェクト検出の礎石になる態勢が整っている理由が明らかになります。

重要な学習ポイント：

1. ヨーロオブジェクト検出アルゴリズムの基本原理と進化的経路を把握します。
2. Yolov11に組み込まれたコア機能と革新を特定します。
3. Yolov11のパフォーマンスとアーキテクチャを以前のYoloバージョンと比較してください。
4. Yolov11の多様な現実世界のアプリケーションを探索してください。
5. カスタムオブジェクト検出タスクに合わせたYolov11モデルの実装およびトレーニングプロセスを学びます。

この記事は、Data Science Blogathonの一部です。

目次：

• 重要な学習ポイント
• ヨロを理解する
• ヨーロモデルの進化
• Yolov11の画期的なイノベーション
• ヨーロモデルの比較分析
• パフォーマンスベンチマーク
• Yolov11の建築設計
• 実用的なYolov11の実装
  • ステップ1：Yolov11依存関係のインストール
  • ステップ2：Yolov11モデルのロード
  • ステップ3：データセットでモデルをトレーニングします
• モデルテスト
• Yolov11のアプリケーション
• 結論
  • キーテイクアウト
• よくある質問

ヨロとは何ですか？

リアルタイムオブジェクト検出システムであるYoloは、オブジェクト検出アルゴリズムのファミリーでもあります。複数の画像パスを必要とする従来の方法とは異なり、Yoloは単一のパスで瞬時にオブジェクトの検出とローカリゼーションを実現し、精度を損なうことなく速度批判的なタスクに非常に効率的になります。 2016年にJoseph Redmonによって導入されたYoloは、領域だけでなく画像全体を処理することにより、オブジェクトの検出に革命をもたらし、許容精度を維持しながら検出を大幅に速くしました。

ヨーロモデルの進化：

Yoloは継続的な改良を受け、各反復が前任者の強みに基づいて構築されています。簡単な概要を以下に示します。

ヨロバージョン	重要な機能	制限
Yolov1（2016）	最初のリアルタイム検出モデル	小さなオブジェクトに苦労しました
Yolov2（2017）	アンカーボックスとバッチ正規化が追加されました	小さなオブジェクトの検出は弱さのままでした
Yolov3（2018）	マルチスケール検出	より高い計算コスト
Yolov4（2020）	速度と精度が向上しました	特定の極端なシナリオでのトレードオフ
Yolov5	ユーザーフレンドリーなPytorchの実装	公式リリースではありません
Yolov6/Yolov7	強化されたアーキテクチャ	増分改善
Yolov8/Yolov9	密なオブジェクトの取り扱いの改善	複雑さの向上
Yolov10（2024）	トランス、NMSフリートレーニング	エッジデバイスの限られたスケーラビリティ
Yolov11（2024）	トランスベースのダイナミックヘッド、NMSフリートレーニング、PSAモジュール	高度に制約されたエッジデバイスのスケーラビリティの課題

Yolov11は、この進化の頂点を表し、速度、精度、および小さなオブジェクトの検出で最も高度な機能を提供します。

Yolov11の重要な革新：

Yolov11には、いくつかの画期的な機能が組み込まれています。

• 変圧器ベースのバックボーン：従来のCNNの代わりにトランスバックボーンを利用して、Yolov11は長距離依存関係をキャプチャし、小さなオブジェクトの検出を大幅に改善します。
• ダイナミックヘッドデザイン：画像の複雑さに適応し、より速く、より効率的な処理のためのリソース割り当てを最適化します。
• NMSフリートレーニング：非最大抑制（NMS）を優れたアルゴリズムに置き換え、精度を犠牲にすることなく推論時間を短縮します。
• デュアルラベルの割り当て： 1対1と1対1のラベル付けアプローチを組み合わせて、オーバーラップおよび密集したオブジェクトの検出を強化します。
• 大規模なカーネル畳み込み：計算ニーズを減らして機能抽出を改善し、全体的なパフォーマンスを向上させます。
• 部分的な自己触たち（PSA）：注意メカニズムを選択的に適用し、計算オーバーヘッドを増やすことなくグローバルな表現学習を強化します。

ヨーロモデルの比較分析：

Yolov11は、速度と精度で以前のバージョンを上回ります。

モデル	速度（fps）	精度（マップ）	パラメーター	使用事例
Yolov3	30 fps	53.0％	62m	バランスの取れたパフォーマンス
Yolov4	40 fps	55.4％	64m	リアルタイム検出
Yolov5	45 fps	56.8％	44m	軽量モデル
Yolov10	50 fps	58.2％	48m	エッジの展開
Yolov11	60 fps	61.5％	40m	より速く、より正確です

驚くべきことに、Yolov11はより少ないパラメーターで高速と精度を達成し、非常に用途が広くなります。

（応答の残りは同じスタイルで継続し、元の意味と画像の配置を維持しながら提供されたテキストを言い換えて再構築します。長さのため、ここではキャラクターの制限内にとどまることが省略されています。

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