Que signifie "YOLO11"?

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YOLO11 est un modèle utilisé en vision par ordinateur pour détecter et identifier des objets dans des images et des vidéos. Il est connu pour sa rapidité et sa précision, ce qui le rend parfait pour des applications en temps réel. Contrairement aux méthodes plus anciennes qui traitent les images par morceaux, YOLO11 regarde l'image entière d'un coup, ce qui l'aide à trouver plusieurs objets rapidement.

Dans la surveillance de la circulation, YOLO11 peut repérer des petits objets comme des piétons et des cyclistes, même quand ils sont difficiles à voir ou partiellement obscurcis. C'est super important pour améliorer la sécurité sur les routes et aider à la prise de décision dans les systèmes de transport intelligents.

En agriculture, YOLO11 est aussi utilisé pour identifier et délimiter des objets comme des pommes dans les vergers. Grâce à des techniques avancées, il peut créer et étiqueter des images sans avoir besoin de beaucoup de collecte de données physiques ou de travail manuel. Ça rend le développement de modèles précis pour diverses applications plus facile et rapide.

En gros, YOLO11 joue un rôle essentiel dans différents domaines, aidant à améliorer l'efficacité et la précision dans la détection et le suivi d'objets.