YOLO11建立在YOLOv9和YOLOv10的基础上，整合了改进的模型结构设计、增强的特征提取技术和优化的训练方法。真正让YOLO11脱颖而出的是它令人印象深刻的速度、准确性和效率的结合，使其成为Ultralytics迄今为止创造的最强大的型号之一。通过改进设计，YOLO11提供了更好的特征提取，这是从图像中识别重要模式和细节的过程，即使在具有挑战性的场景中，也可以更准确地捕捉复杂的方面。

源模型

• 输入尺寸: 640x640
• 参数量: 2.50M
• 模型大小: 10.21M
• 输出尺寸：1x84x8400

源模型仓库：YOLOv11n

当用户对源模型进行过微调，需要重新进行模型转换。

用户可以自行参考以下两种方式完成模型转换：

• 使用 AIMO 完成模型转换：在右侧性能参考板块中点击模型转换参考查看模型转换步骤

• 使用高通 QNN 完成模型转换：请参考 Qualcomm QNN 文档

Model Farm 所提供的模型性能基准测试以及示例代码皆基于阿加犀AidLite SDK 实现。

对于模型文件格式为 .bin 的模型，可以使用以下两种推理引擎完成模型在高通芯片上推理：

• 使用 APLUX AidLite 推理：详情请参考 APLUX AidLite 开发者文档

• 使用 Qualcomm QNN 推理：请参考 Qualcomm QNN 文档

推理示例代码

推理示例代码是基于 AidLite SDK 实现

点击模型 & 代码下载模型文件和推理代码包，文件结构如下

/model_farm_{model_name}_aidlite
    
    |__ models # folder where model files are stored

    |__ python # aidlite python model inference example

    |__ cpp # aidlite cpp model inference example

    |__ README.md