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2024年10月29日 · YOLO11 是 Ultralytics 最新的实时目标检测器，凭借更高的精度、速度和效率重新定义了可能性。除了传统的目标检测外，YOLO11 还支持目标跟踪、实例分割、关键点姿态估计、OBB定向物体检测（旋转目标检测）等视觉任务。1.

2025年3月18日 · YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，它通过将图像划分为网格，并在每个网格中预测边界框和类别信息来实现目标检测。 在 YOLO 中，flip_idx是一个用于水平翻转边界框的索引值。

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.pop () ::作为 masks.xy 是一个包含单个元素的列表，该元素将使用 pop () 方法。 .astype (np.int32) ::使用 masks.xy 将返回数据类型为 float32 但这与 OpenCV drawContours () 函数，因此会将数据类型更改为 int32 兼容性。 .reshape (-1, 1, 2) ::将数据重新格式化为所需的 [N, 1, 2] 其中 N 是轮廓点的数量，每个点用一个条目表示 1 条目包括 2 价值观值 -1 表示该维度的数值数量是灵活的。 展开以了解 drawContours() 配置。 封装 contour 变量置于方括号内、 [contour] 在测 …

### 使用YOLO实现物体跟踪的方法 #### 方法概述 为了实现高效的物体跟踪，可以采用YOLO系列的目标检测模型与DeepSORT相结合的方式。这种方法利用了YOLO快速准确的检测能力以及DeepSORT强大的多目标跟踪机制[^1]。

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2024年11月7日 · Ultralytics 开发的 YOLO 模型有不同的尺寸，即纳米（n）、小（s）、中（m）、大（l）和超大（x）。 较大的模型往往更复杂、更强大，但它们也需要更多资源并且运行速度较慢。

YOLO（You Only Look Once）是一组实时物体检测机器学习算法。 物体检测是一种计算机视觉任务，它使用 神经网络 来定位和分类图像中的物体。 这项任务有广泛的应用，从 医学成像 到自动驾驶汽车。

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