开源项目实战学习之YOLO11：项目结构及功能分析（一）

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✨ 一、引言

在计算机视觉的广阔领域中，目标检测始终占据着至关重要的地位。

• 从智能安防系统对监控画面中可疑目标的精准识别，到自动驾驶汽车对道路上行人、车辆的实时检测，目标检测技术都发挥着关键作用。
• YOLO（You Only Look Once）系列算法，凭借其高效、准确的检测能力，成为了目标检测领域的明星算法。
• YOLO 系列算法自诞生以来，不断迭代更新，每一代都在检测精度、速度和效率等方面取得了显著的提升。
• YOLO11 作为 YOLO 系列的最新版本，继承了前代的优秀传统，并引入了一系列创新技术，进一步提升了目标检测的性能。

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Ultralytics 基于多年在计算机视觉和人工智能领域的基础研究，创造了尖端的、最先进的（SOTA）YOLO 模型。

• 模型不断更新以提高性能和灵活性，具有速度快、精度高和易于使用的特点。
• 在目标检测、跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务中表现出色。

✨ 二、模型功能

Ultralytics 支持广泛的 YOLO 模型，从早期的版本如 YOLOv3 到最新的 YOLO11。

• 下表展示了在 COCO 数据集上预训练的 YOLO11 模型，用于检测、分割和姿态估计任务。

• 此外，还提供了在 ImageNet 数据集上预训练的分类模型。

• 跟踪模式与所有检测、分割和姿态模型兼容。

• 所有模型在首次使用时都会自动从最新的 Ultralytics 发布版本下载。

• 支持的任务和模式
  

• Oriented Bounding Box（有向包围盒）：在计算机图形学、计算机视觉和机器人等领域中，OBB 是一种用于描述物体形状和位置的方法。

  • 它是一个相对于坐标轴有一定方向的矩形或长方体盒子，能够紧密地包围物体，常用于碰撞检测、物体识别和姿态估计等任务。
  • 定向边界框对象检测可用于优化农用设备的对齐。
    

✨ 三、框架结构

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3.1 目录结构及功能说明

• 根目录文件

  文件名	功能说明
  .dockerignore	用于指定在构建 Docker 镜像时需要忽略的文件和目录
  .gitignore	用于指定 Git 版本控制时需要忽略的文件和目录
  CITATION.cff	用于提供项目的引用信息，方便用户在学术论文等场景中正确引用项目
  CONTRIBUTING.md	项目贡献指南，指导开发者如何为项目做出贡献
  LICENSE	项目使用的开源许可证文件，规定了项目的使用、修改和分发规则
  README.md	项目的主说明文件，包含项目的概述、安装方法、使用示例等重要信息
  README.zh-CN.md	项目的中文说明文件
  mkdocs.yml	MkDocs 文档生成工具的配置文件，用于生成项目文档
  pyproject.toml	Python 项目的配置文件，定义了项目的元数据、依赖项等信息

• .github/ - GitHub 相关配置文件夹

  子目录/文件名	功能说明
  ISSUE_TEMPLATE/	包含问题模板，用于规范用户在 GitHub 上提交问题的格式
  dependabot.yml	Dependabot 配置文件，用于自动检查和更新项目的依赖项
  workflows/	GitHub Actions 工作流配置文件夹，用于自动化项目的构建、测试等流程

• docs/ - 项目文档文件夹

  文件名	功能说明
  README.md	文档的说明文件
  build_docs.py	用于构建项目文档的 Python 脚本
  build_reference.py	用于构建项目参考文档的 Python 脚本
  coming_soon_template.md	即将推出内容的模板文件
  en/	英文文档文件夹
  mkdocs_github_authors.yaml	与 GitHub 作者信息相关的 MkDocs 配置文件
  model_data.py	与模型数据相关的 Python 脚本
  overrides/	覆盖 MkDocs 默认配置的文件夹

• docker/ - Docker 相关配置文件夹

  文件名	功能说明
  Dockerfile	用于构建 Docker 镜像的主配置文件
  Dockerfile-arm64	针对 ARM64 架构的 Docker 镜像配置文件
  Dockerfile-conda	使用 Conda 环境的 Docker 镜像配置文件
  Dockerfile-cpu	仅使用 CPU 的 Docker 镜像配置文件
  Dockerfile-jetson-jetpack4	针对 Jetson 设备 JetPack 4 的 Docker 镜像配置文件
  Dockerfile-jetson-jetpack5	针对 Jetson 设备 JetPack 5 的 Docker 镜像配置文件
  Dockerfile-jetson-jetpack6	针对 Jetson 设备 JetPack 6 的 Docker 镜像配置文件
  ...	可能还有其他 Docker 相关配置文件

• examples/ - 项目示例代码文件夹 ！！！

  文件名	功能说明
  ...	包含各种使用项目功能的示例代码

• ultralytics/ - 项目核心代码文件夹 ！！！！！！

  文件名	功能说明
  ...	包含项目的主要功能实现代码

• tests/ - 项目测试代码文件夹

  文件名	功能说明
  ...	包含用于测试项目功能的代码

✨ 四、目标检测算法的发展历程

目标检测算法的发展经历了多个阶段，从传统的基于手工特征的方法到基于深度学习的方法，检测性能得到了显著的提升。以下是目标检测算法发展历程的简要回顾：

• 传统方法（2000 - 2012 年）：在深度学习兴起之前，目标检测主要采用基于手工特征的方法，如 Haar 特征、HOG 特征等。这些方法需要人工设计特征，并结合分类器（如 SVM）进行目标检测。传统方法的检测精度和效率相对较低，难以满足实际应用的需求。
• 基于深度学习的两阶段方法（2012 - 2015 年）：随着深度学习技术的发展，基于深度学习的目标检测方法逐渐成为主流。两阶段方法如 R - CNN、Fast R - CNN、Faster R - CNN 等，先通过区域建议网络（RPN）生成候选区域，然后对候选区域进行分类和定位。两阶段方法在检测精度上取得了显著的提升，但检测速度相对较慢。
• 基于深度学习的单阶段方法（2015 年至今）：为了提高检测速度，单阶段目标检测方法应运而生。YOLO 系列算法是单阶段方法的代表之一，它将目标检测问题转化为一个回归问题，直接在输入图像上进行预测，无需生成候选区域，从而大大提高了检测速度。此外，SSD、RetinaNet 等也是常见的单阶段目标检测算法。

✨ 五、YOLO框架迭代史

• 支持的机型Ultralytics

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• YOLOv3 和 YOLOv3u
  • 引入了三种不同的检测比例，利用三种不同大小的检测内核：13x13、26x26 和 52x52。这大大提高了对不同大小物体的检测精度。此外，YOLOv3 还增加了一些功能，如每个边界框的多标签预测和更好的特征提取网络。
  • YOLOv3u：该更新模型采用了YOLOv8 中的无锚点、无物体度分割头。通过消除对预定义锚点框和物体度分数的需求，该检测头设计可提高模型检测不同大小和形状物体的能力。这使得 YOLOv3u 在执行物体检测任务时更加稳健和准确。
• YOLOv4：高速、精确的物体探测
  • YOLOv4 是 "You Only Look Once version 4 "的缩写，是阿列克谢-博奇科夫斯基（Alexey Bochkovskiy）于 2020 年开发的最先进的实时物体检测模型。
  • 它在速度和精度之间实现了最佳平衡，因此非常适合实时应用。YOLOv4 的架构融合了多项创新功能，如加权冗余连接（WRC）、跨阶段部分连接（CSP）和自对抗训练（SAT）等，以实现最先进的效果。如果您正在寻找一种能在传统 GPU 上高效运行的高性能模型，YOLOv4 将是您的最佳选择。
• Ultralytics YOLOv5
  • Ultralytics YOLOv5u 是YOLOv5 的高级版本，集成了无锚点、无对象性分割头，提高了实时对象检测任务的精度-速度权衡。与传统的YOLOv5 不同，YOLOv5u 采用了无锚点检测机制，使其在不同场景下更具灵活性和适应性。
• 美团 YOLOv6
  • 美团 YOLOv6 是一款先进的物体检测器，兼顾了速度和准确性，是实时应用的理想之选。它具有显著的架构增强功能，如双向串联（BiC）模块和锚点辅助训练（AAT）策略。这些创新技术在大幅提升性能的同时，将速度降低到最低程度，使 YOLOv6 成为物体检测任务中极具竞争力的选择。

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• YOLOv7：可训练的免费书包
  • YOLOv7 是最先进的实时物体检测器，在 5 FPS 到 160 FPS 的范围内，其速度和准确性都超过了所有已知的物体检测器。
  • 在GPU V100 上，YOLOv7 的准确率（56.8% AP）在 30 FPS 或更高的所有已知实时物体检测器中是最高的。
  • 此外，YOLOv7 在速度和准确性上都优于 YOLOR、YOLOX、Scaled-YOLOv4、YOLOv5 等其他物体检测器。
  • YOLOv7 提出的方法能有效减少最先进的实时物体检测器约 40% 的参数和 50% 的计算量，推理速度更快，检测精度更高。

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• 探索Ultralytics YOLOv8
  • YOLOv8 旨在通过先进的功能提高实时目标检测性能。与早期版本不同的是，YOLOv8 采用了无锚点分离式Ultralytics 头、最先进的骨干和颈部架构，并优化了精度与速度之间的权衡，使其成为各种应用的理想之选。
  • YOLOv8 支持多种计算机视觉任务，包括物体检测、实例分割、姿态/关键点检测、定向物体检测和分类。每个模型变体都针对其特定任务进行了优化，并与推理、验证、训练和导出等各种操作模式兼容。
• YOLOv9：物体检测技术的飞跃发展
  • YOLOv9 引入了可编程梯度信息 (PGI) 和广义高效层聚合网络 (GELAN) 等开创性技术，标志着实时目标检测领域的重大进步。该模型在效率、准确性和适应性方面都有显著提高，在 MS COCO 数据集上树立了新的标杆。
  • YOLOv9 的进步深深扎根于解决深度神经网络中信息丢失所带来的挑战。信息瓶颈原理和可逆函数的创新使用是其设计的核心，可确保 YOLOv9 保持高效率和高精确度。
• YOLOv10：实时端到端物体检测
  • YOLOv10 是清华大学研究人员在 UltralyticsPython 清华大学的研究人员在 YOLOv10软件包的基础上，引入了一种新的实时目标检测方法，解决了YOLO 以前版本在后处理和模型架构方面的不足。
  • 通过消除非最大抑制（NMS）和优化各种模型组件，YOLOv10 在显著降低计算开销的同时实现了最先进的性能。
  • 大量实验证明，YOLOv10 在多个模型尺度上实现了卓越的精度-延迟权衡。

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• Ultralytics YOLO11
  • UltralyticsYOLO 是实时物体检测器系列中的最新产品，以最先进的精度、速度和效率重新定义了可能实现的目标。
  • 在之前YOLO 版本令人印象深刻的进步基础上，YOLO11 在架构和训练方法上进行了重大改进，使其成为广泛的计算机视觉任务的多功能选择。

✨ 六、本系列文章的内容安排

在接下来的系列文章中，我们将深入剖析 YOLO11 的代码，具体内容安排如下：

• 代码结构剖析： 详细介绍 YOLO11 代码仓库的文件目录结构，分析各个模块的功能和实现原理。
• 数据加载与预处理： 探究 YOLO11 如何加载和预处理训练数据，包括数据增强、标签编码等技术。
• 网络模型实现： 深入解读 YOLO11 的网络结构，分析骨干网络、颈部网络和检测头的具体实现。
• 训练过程详解： 介绍 YOLO11 的训练流程，包括损失函数的计算、优化器的选择和训练参数的调整。
• 推理与部署： 讲解如何使用训练好的 YOLO11 模型进行目标检测推理，并介绍将模型部署到不同平台的方法和技巧。
• 代码优化与扩展： 探讨如何对 YOLO11 代码进行优化和扩展，如模型剪枝、量化等技术的应用。

通过本系列文章的学习，你将深入了解 YOLO11 的代码实现原理和技术细节，掌握目标检测算法的开发和优化方法。
让我们一起开启 YOLO11 代码剖析的旅程吧！