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引言
YOLO11是Ultralytics YOLO系列实时目标检测器的最新迭代版本，它以尖端的准确性、速度和效率重新定义了可能实现的性能。在之前YOLO版本取得的显著进步基础上，YOLO11在架构和训练方法上进行了重大改进，使其成为各种计算机视觉任务中的通用选择。
看下效果对比图：
源码地址
https://github.com/ultralytics/ultralytics
安装与测试
命令行测试，先运行预测与下载YOLOv11模型
yolo predict model=yolo11n.pt source=zidane.jpg
查看运行结果：
然后导出成ONNX格式，看一下输入与输出格式
yolo export model=yolo11n.pt format=onnx
导出成功结果如下：
打开导出ONNX格式文件，结构如下，大胆猜测解析输出层后处理应该没有什么变化。
这个是我的YOLOv8 + ONNXRUNTIME 代码直接测试YOLO11模型，推理测试，发现完全可以运行，套娃成功了！好消息是以前能够推理YOLOv8的一切都不用改一行代码，只要改一下模型名称！不信看图：
不放心，看一下官方测试代码，发现跟YOLOv8 几乎一致，只是改了一个名字，可以认为是YOLOv8的魔改升级的最新版本，官方也是这么说的:
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Train the model
train_results = model.train(
data="coco8.yaml", # path to dataset YAML
epochs=100, # number of training epochs
imgsz=640, # training image size
device="cpu", # device to run on, i.e. device=0 or device=0,1,2,3 or device=cpu
)
# Evaluate model performance on the validation set
metrics = model.val()
# Perform object detection on an image
results = model("path/to/image.jpg")
results[0].show()
# Export the model to ONNX format
path = model.export(format="onnx") # return path to exported model结论
可以说，只要你会YOLOv8从训练到部署，切换到YOLOv11，只需要改个几个数字就好啦！其它基本不用管，这版本升级主打一个丝滑！
THE END !
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