2024年计算机视觉领域的颠覆性突破，YOLOv11以22%的参数量减少和0.3%的mAP提升重新定义实时目标检测的边界
本文将手把手带你完成YOLOv11的全流程实战，包含环境配置、数据准备、模型训练、推理部署及创新优化方案，并深度解析其网络架构设计思想。
一、YOLOv11核心创新解析
1.1 性能突破
YOLOv11由Ultralytics于2024年下半年发布，在COCO数据集上：
- Extra Large模型mAP50-95达54.7%（较v10提升0.3%）
- Nano模型推理延迟仅1.55ms/帧（低于v10的1.84ms）
- 模型参数减少22%的同时精度提升，实现更高计算效率
1.2 网络结构图与核心模块
graph TDA[Input 640×640×3] --> B[Backbone]B -->
