YOLO11是一个多功能的人工智能框架，它能够执行多种计算机视觉任务，包括目标检测、图像分割、分类、OBB定向目标检测和关键点检测。这些任务各自有不同的目标和应用场景。
目标检测是YOLO11支持的主要任务之一。它涉及在图像或视频帧中检测目标，并在它们周围绘制边界框。检测到的目标根据其特征被分类到不同的类别中。YOLO11能够以高准确度和速度在单个图像或视频帧中检测多个目标。
图像分割任务涉及根据图像的内容将图像分割成不同的区域。每个区域根据其内容被分配一个标签。这项任务在图像分割和医学成像等应用中非常有用。YOLO11使用U-Net架构的变体来执行分割。
分类任务涉及根据图像的内容对图像进行分类。YOLO11可以用来根据图像内容进行分类。它使用EfficientNet架构的变体来执行分类。
姿态估计/关键点检测任务涉及在图像或视频帧中检测特定点。这些点被称为关键点，用于跟踪运动或姿态估计。YOLO11能够以高准确度和速度在图像或视频帧中检测关键点。
OBB定向目标检测比常规目标检测更进一步，通过引入额外的角度来更准确地定位图像中的物体。YOLO11能够以高准确度和速度在图像或视频帧中检测旋转的物体。
结论：YOLO11支持多种任务，包括检测、分割、分类、定向目标检测和关键点检测。这些任务各自有不同的目标和应用场景。通过了解这些任务之间的区别，可以选择适合计算机视觉应用的适当任务。
YOLO11 AI框架是一个多功能的人工智能框架，能够以高准确度和速度执行各种计算机视觉任务。这些任务包括：目标检测，通过在图像或视频帧中绘制边界框来识别和定位目标；图像分割，根据内容将图像分割成不同的区域，适用于医学成像等应用；分类，基于内容对整个图像进行分类，利用EfficientNet架构的变体；姿态估计，检测图像或视频帧中的关键点以跟踪运动或姿态；定向目标检测（OBB），通过增加一个方向角度来检测旋转的物体，提高准确性。
要使用YOLO11进行目标检测，请按照以下步骤操作：准备适当格式的数据集；使用检测任务训练YOLO11模型；通过输入新的图像或视频帧来使用模型进行预测。例如，使用Python CLI进行目标检测的代码如下：
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练的YOLO模型（根据需要调整模型类型）
model = YOLO("yolo11n.pt")
# n, s, m, l, x版本可用
# 对图像进行目标检测
results = model.predict(source="image.jpg")
# 也可以使用视频、目录、URL等
# 显示结果
results[0].show()
# 显示第一张图像结果
# 从命令行运行YOLO检测
yolo detect model=yolo11n.pt source="image.jpg"
# 根据需要调整模型和源
使用YOLO11进行分割任务的好处包括：高准确度，分割任务利用U-Net架构的变体实现精确分割；速度，YOLO11针对实时应用进行了优化，即使对于高分辨率图像也能快速处理；多种应用，适用于医学成像、自动驾驶等需要详细图像分割的应用。更多关于YOLO11分割任务的好处和应用场景，请访问分割部分。
YOLO11能够有效地执行姿态估计和关键点检测，具有高准确度和速度。这个功能对于体育分析、医疗保健和人机交互应用中的运动跟踪特别有用。YOLO11能够在图像或视频帧中检测关键点，从而实现精确的姿态估计。有关详细信息和实现提示，请访问姿态估计示例。