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网站如何做关键词引流,服务器放网站,qq推广网站,郑州做营销型网站的公司YOLO11支持哪些任务#xff1f;检测/分割/姿态全都有 1. 引言 YOLO11 是 Ultralytics 推出的最新一代 YOLO 系列模型#xff0c;作为实时目标检测领域的持续演进成果#xff0c;它在保持高速推理能力的同时#xff0c;进一步拓展了多任务支持能力。与前代 YOLOv8 类似检测/分割/姿态全都有1. 引言YOLO11 是 Ultralytics 推出的最新一代 YOLO 系列模型作为实时目标检测领域的持续演进成果它在保持高速推理能力的同时进一步拓展了多任务支持能力。与前代 YOLOv8 类似YOLO11 并非单一模型而是一套统一架构下的多任务计算机视觉解决方案。本文将围绕YOLO11 支持的核心任务类型展开系统性分析并结合实际部署环境基于提供的镜像文档和参考博文深入解析其在目标检测、实例分割、姿态估计等任务中的实现方式与工程实践要点。文章不涉及网络结构原理推导重点聚焦于功能特性、使用流程与可落地的技术方案。2. YOLO11 支持的任务概览YOLO11 延续了 YOLOv8 的多任务设计思想在一个统一的框架下支持多种主流视觉任务。通过切换模型头Head结构和训练数据格式同一主干网络可以灵活适配不同下游任务。2.1 支持的核心任务类型任务类型功能描述输出内容目标检测Detection定位图像中物体的位置并分类边界框Bounding Box、类别标签、置信度实例分割Segmentation在检测基础上提供像素级轮廓掩码边界框 每个实例的二值掩码Mask姿态估计Pose Estimation检测人体关键点及其连接关系边界框 关键点坐标如17个COCO关键点图像分类Classification对整张图像进行类别预测图像级类别标签与置信度OBB旋转框检测检测带角度的矩形框适用于倾斜目标中心点、宽高、角度、类别这些任务共享相同的骨干网络Backbone和特征金字塔结构Neck仅在输出头部分存在差异因此具备高度一致的预处理、后处理逻辑极大简化了多任务系统的开发与部署。3. 多任务实现机制解析3.1 统一输入预处理流程无论执行何种任务YOLO11 的输入预处理流程保持一致尺寸归一化采用 letterbox 或 warpAffine 方式将输入图像缩放到固定分辨率如 640×640避免变形。颜色空间转换BGR → RGB。归一化处理像素值从 [0, 255] 映射到 [0.0, 1.0]。Tensor 转换HWC → CHW转为 PyTorch 张量格式。该流程已在ultralytics/engine/predictor.py中标准化确保所有任务共用同一套前处理代码提升工程一致性。def preprocess(self, im): if not isinstance(im, torch.Tensor): im np.stack(self.pre_transform(im)) im im[..., ::-1].transpose((0, 3, 1, 2)) # BGR to RGB, HWC to CHW im torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(im)) im im.to(self.device) im im.half() if self.model.fp16 else im.float() im / 255.0 # 归一化 return im提示此预处理逻辑对所有任务通用开发者只需实现一次即可复用。3.2 分支化后处理逻辑尽管输入处理统一但不同任务的输出解码方式有所不同主要体现在后处理阶段3.2.1 目标检测Detection输出维度为[batch, num_boxes, 4 num_classes]其中前 4 项为(cx, cy, w, h)表示边界框中心与宽高后num_classes项为各类别的置信度得分。后处理步骤包括解码边界框decode boxes应用 NMSNon-Max Suppression去除重叠框映射回原始图像坐标系results model(img) boxes results[0].boxes.data.tolist() # 获取检测框3.2.2 实例分割Segmentation除检测头外额外输出掩码头Mask Head输出包含检测框信息同上掩码原型mask prototypes与每个实例的掩码系数最终通过矩阵乘法生成高分辨率二值掩码并裁剪至对应边界框区域。masks results[0].masks.data # shape: [n, h, w]3.2.3 姿态估计Pose Estimation输出包含检测框关键点热图或直接坐标回归结果通常为 17×3含 x, y, 可见性关键点会自动关联到所属的人体检测框上便于可视化与后续动作识别。keypoints results[0].keypoints.data # shape: [n, 17, 3]3.2.4 图像分类Classification仅输出全局类别概率分布无定位信息。probs results[0].probs.data # top-5 probabilities3.2.5 OBB旋转框检测输出为[cx, cy, w, h, angle, conf, class]支持倾斜文本、航空影像等场景。4. 部署实践基于 YOLO11 镜像的多任务运行根据提供的镜像文档用户可通过 Jupyter 或 SSH 方式进入 YOLO11 开发环境快速验证各类任务。4.1 环境准备首先进入项目目录cd ultralytics-8.3.9/确保已下载对应任务的预训练权重文件例如yolo11s.pt检测yolo11s-seg.pt分割yolo11s-pose.pt姿态yolo11s-cls.pt分类4.2 各任务调用示例4.2.1 目标检测from ultralytics import YOLO model YOLO(yolo11s.pt) results model(ultralytics/assets/bus.jpg) for r in results: print(r.boxes) # 打印检测框 r.save(result_detect.jpg) # 保存结果图4.2.2 实例分割model YOLO(yolo11s-seg.pt) results model(ultralytics/assets/zidane.jpg) for r in results: print(r.masks) # 打印掩码 r.plot(boxesFalse) # 只显示掩码 r.save(result_seg.jpg)4.2.3 姿态估计model YOLO(yolo11s-pose.pt) results model(ultralytics/assets/bus.jpg) for r in results: print(r.keypoints) # 打印关键点 r.save(result_pose.jpg)4.2.4 图像分类model YOLO(yolo11s-cls.pt) results model(ultralytics/assets/dog.jpg) for r in results: print(r.probs) # 打印分类概率 r.save(result_cls.jpg)5. ONNX 导出与跨平台部署为了实现高性能推理如 TensorRT 加速需将模型导出为 ONNX 格式。以下以检测任务为例说明导出方法。5.1 修改源码适配 ONNX 导出为兼容 TensorRT需做如下修改修改ultralytics/engine/exporter.py# 第400行附近 output_names [output] # 统一输出节点名 dynamic {images: {0: batch}} # 仅 batch 动态修改ultralytics/nn/modules/head.py# forward 函数中 return y.permute(0, 2, 1) if self.export else (y, x) # 调整维度顺序5.2 执行导出脚本from ultralytics import YOLO model YOLO(yolo11s.pt) success model.export(formatonnx, dynamicTrue, simplifyTrue)执行后生成yolo11s.onnx可用 Netron 查看结构输入imagesshape[batch, 3, 640, 640]输出outputshape[batch, 8400, 84]注意分割、姿态等任务导出方式相同只需更换模型文件即可。6. C 部署集成方案参考tensorRT_Pro-YOLOv8项目可实现 YOLO11 的高效 C 部署。6.1 编译配置支持 CMake 和 Makefile 两种方式需设置以下路径lean_tensor_rt : /opt/TensorRT-8.4.1.5 lean_cudnn : /usr/local/cudnn8.4.0.27-cuda11.6 lean_opencv : /usr/local lean_cuda : /usr/local/cuda-11.6 lean_protobuf : /home/jarvis/protobuf6.2 源码修改要点编辑app_yolo.cpp文件// 注释掉其他测试 // test(Yolo::Type::V8, TRT::Mode::FP32, yolov8s); // 启用 YOLO11 测试 test(Yolo::Type::V11, TRT::Mode::FP32, yolo11s); // 自定义类别可选 static const char *cocolabels[] {person, car, dog};6.3 编译与运行make yolo -j64成功编译后生成.trtmodel文件并输出推理结果图像至指定目录。7. 总结YOLO11 作为新一代一体化视觉模型全面支持五大核心任务✅目标检测✅实例分割✅姿态估计✅图像分类✅旋转框检测OBB其优势在于统一架构共用 Backbone 与预处理流程降低维护成本接口一致Python API 使用方式完全相同易于切换任务部署友好ONNX 导出逻辑统一便于跨平台加速生态完善依托 Ultralytics 生态支持训练、验证、导出全流程。对于开发者而言只需掌握一套基础流程即可快速构建涵盖检测、分割、姿态等多种能力的 AI 应用系统。结合提供的 YOLO11 镜像环境更可实现“开箱即用”的开发体验。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。