Ultralytics在2024年YOLO Vision活动上隆重推出全新计算机视觉模型——YOLO 11。YOLO 11于今日正式开源，为广大开发者带来更高效、更精准的视觉识别体验。YOLO 11标志着YOLO系列模型翻开新的篇章，它带来了一系列强大的功能和优化，使其更快，更准确，并且功能多样。

Coovally针对高精密制造中部件和产品的表面极微瑕疵、微结构缺陷、大范围一致性、高速高效等问题能够形成一整套有效的解决方案，体现了“以数据为中心”或“数据驱动”的AI落地技术。 是解决“实验室结果好于实际运行效果”这一痛点的核心利器。

目前，中国正在大力发展新型工业，推动工业信息化、智能化建设。在钢铁制造的工艺流程，对于生产的钢带也提出了较高的质量管控需求，因此，对钢板表面进行缺陷检测是一项重要的任务。通常，钢带表面缺陷主要以水印、裂口、边部硌印为主。当前工厂现有的检测方式多为人工检测，一般的目视检测，常会造成一些如：检测精度差、人工效率低等问题；而且对人体健康也有一定的损害。所以综合以上，决定尝试使用CooVally对东北大学

目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，也是其他复杂视觉任务的基础。 作为图像理 解和计算机视觉的基石，目标检测是解决分割、场景理解、目标跟踪、图像描述和事件检测等更高层次 视觉任务的基础。

目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，也是其他复杂视觉任务的基础。 作为图像理 解和计算机视觉的基石，目标检测是解决分割、场景理解、目标跟踪、图像描述和事件检测等更高层次 视觉任务的基础。

目前，中国正在大力发展新型工业，推动工业信息化、智能化建设。在钢铁制造的工艺流程，对于生产的钢带也提出了较高的质量管控需求，因此，对钢板表面进行缺陷检测是一项重要的任务。通常，钢带表面缺陷主要以水印、裂口、边部硌印为主。当前工厂现有的检测方式多为人工检测，一般的目视检测，常会造成一些如：检测精度差、人工效率低等问题；而且对人体健康也有一定的损害。所以综合以上，决定尝试使用CooVally对东北大学

在目标检测领域，YOLO系列算法以其高效的端到端设计和卓越的实时性能，始终占据着重要地位。其中，YOLOv3作为该系列的第三代，凭借Darknet-53骨干网络、多尺度检测机制以及对分类方法的优化，不仅实现了精度与速度的平衡，还为目标检测技术的实际应用提供了新的可能性。在这篇文章中，我们将详细解读YOLOv3的模型结构与性能表现，探索其在Coovally CPU平台上的使用方法，从模型训练到实际预

数据标注一直是AI项目开发中最耗时的环节。特别是目标检测和图像分割等任务中，大量的图片或视频帧标注工作不仅需要消耗大量的人力，更容易因类别定义不明确或数据分布不均而降低效率。为此，我们推出了Coovally CPU版，支持运行在普通X86架构的笔记本或PC上，无需昂贵的GPU设备即可完成高效标注。而其核心优势，便是通过微调模型，让标注效率和精准度实现飞跃！

YOLOv6是由美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，专注于工业应用。相较于YOLOv4和YOLOv5，YOLOv6在网络结构方面进行了深入优化，提升了模型的检测精度，并在处理复杂场景时更加稳健。同时，YOLOv6还在保持高效性的基础上，减少了模型的参数量，适合在移动端等计算资源有限的设备上运行。论文：总结而言，YOLOv6是一个专为工业应用设计的单阶段目标检测框架，通过优化标签分配策略、损失函数

YOLO（You Only Look Once）作为一种高效、实时的目标检测算法，一直是计算机视觉领域中最受欢迎的技术之一。YOLOv7是YOLO系列中一款高效、精准且灵活的目标检测模型。目标检测任务中提供了更高的准确度、更强的实时性和更丰富的功能，是目标检测领域的强力工具。今天就跟着小编一起来全方面认识一下YOLOv7算法模型吧~