論文の概要: YOLOv11 Demystified: A Practical Guide to High-Performance Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03349v1
• Date: Fri, 03 Apr 2026 12:43:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.532577
• Title: YOLOv11 Demystified: A Practical Guide to High-Performance Object Detection
• Title（参考訳）: YOLOv11 Demystified: 高性能オブジェクト検出の実践ガイド
• Authors: Nikhileswara Rao Sulake,
• Abstract要約: YOLOv11は、You Only Look Once(YOLO)シリーズの最新版である。 背骨,頸部,頭部成分を含むYOLOv11の詳細な解析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: YOLOv11 is the latest iteration in the You Only Look Once (YOLO) series of real-time object detectors, introducing novel architectural modules to improve feature extraction and small-object detection. In this paper, we present a detailed analysis of YOLOv11, including its backbone, neck, and head components. The model key innovations, the C3K2 blocks, Spatial Pyramid Pooling - Fast (SPPF), and C2PSA (Cross Stage Partial with Spatial Attention) modules enhance spatial feature processing while preserving speed. We compare YOLOv11 performance to prior YOLO versions on standard benchmarks, highlighting improvements in mean Average Precision (mAP) and inference speed. Our results demonstrate that YOLOv11 achieves superior accuracy without sacrificing real-time capabilities, making it well-suited for applications in autonomous driving, surveillance, and video analytics.This work formalizes YOLOv11 in a research context, providing a clear reference for future studies.
• Abstract（参考訳）: YOLOv11は、You Only Look Once (YOLO)シリーズのリアルタイムオブジェクト検出器の最新版で、特徴抽出と小さなオブジェクト検出を改善するための新しいアーキテクチャモジュールが導入されている。 本稿では,背骨,頸部,頭部成分を含むYOLOv11の詳細な解析について述べる。 モデルの主な革新は、C3K2ブロック、空間ピラミッドプール - 高速(SPPF)、C2PSAモジュールである。 我々は、YOLOv11の性能を標準ベンチマークのYOLOバージョンと比較し、平均平均精度(mAP)と推論速度の改善を強調した。 この結果は、YOLOv11がリアルタイム能力を犠牲にすることなく優れた精度を実現し、自動運転、監視、ビデオ分析の応用に適していることを示し、この研究は研究の文脈でYOLOv11を定式化し、将来の研究の明確な参考となる。

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