Member-only story
YOLOv11 Mimarisi
Daha önce küçük kardeşi YOLOv10'dan bahsetmiştik. Bugün ise serinin en yenisi YOLOv11 ile devam ediyoruz. YOLO nesne tespit alanında çok başarılı sonuçlar üreten neredeyse rakipsiz bir algoritmadır. YOLOv5 ve sonrasında Ultralytics tarafından geliştirilmeye devam eden bu algoritma serisi her yeni modelde daha iyi performans üretmeye devam ediyor.
YOLOv11 Ultralytics’in geliştirdiği son YOLO modelidir. Bu model gerçek zamanlı nesne tespit işlemini gerçekleştirirken doğruluk-verimlilik dengesini sağlamaya devam eder. Önceki YOLO sürümleri üzerine inşa edilen YOLO11, mimari ve eğitim kısmında önemli iyileştirmeler sunar. Hızı korurken performansı arttıran en önemli mimari değişiklik ise C3K2 bloğu , SPFF modülü ve C2PSA bloğunun eklenmesi ile gerçekleştirilmiştir.
C3K2 bloğu: Önceki sürümlerde tanıtılan CSP (Cross Stage Partial) bloğunun gelişmiş halidir. Bu modül, farklı çekirdek boyutları (örneğin 3x3 veya 5x5) ve kanal ayrımı stratejileri kullanarak daha karmaşık özelliklerin çıkarımını optimize eder.
SPFF (Spatial Pyramid Pooling Fusion) modülü: YOLO sürümlerinde kullanılan SPP (Spatial Pyramid Pooling) modülünün optimize edilmiş bir versiyonudur. Bu modül, nesnelerin farklı ölçeklerdeki özelliklerini yakalayarak modelin daha iyi performans göstermesini sağlar.
