yolov8和yolov11的ultralytics的版本

### 比较YOLOv8与YOLOv11在Ultralytics版本中的差异

#### 版本更新概述
YOLO (You Only Look Once) 是一种流行的实时目标检测算法。随着技术的发展，YOLO经历了多次迭代改进。YOLOv8 和 YOLOv11 都是由 Ultralytics 发布的不同版本，在性能、功能以及实现细节上有显著区别。

#### 架构变化
YOLOv8引入了一些架构上的优化，提高了模型的小型化程度和推理速度，同时保持了较高的精度[^1]。然而，关于YOLOv11的具体架构改动尚未公开详细文档说明。通常情况下，新版本会进一步增强网络结构，可能包括更高效的特征提取机制或新的激活函数等特性。

#### 功能扩展
对于对象隔离任务而言，YOLOv8提供了清晰的操作指南来分离图像中的物体实例。至于YOLOv11，则增加了诸如估计移动物体的速度等功能，这使得该版本特别适用于交通管理、自动驾驶等领域内的应用开发[^2]。

#### 性能提升
为了确保最佳性能表现，无论是哪个版本都强调了设备兼容性和初始化设置的重要性。例如，在单个 GPU 上运行多份不同配置的模型时，建议先执行一次前向传播以完成必要的准备工作，如加载权重文件到指定计算资源(CUDA/CPU)[^3]。尽管如此，具体到两个版本之间的实际效能对比还需依赖官方发布的测试数据或者第三方评测报告来进行评估。

import torch

class ModelPreparation:
    def __init__(self, model_version='yolov8', device='cuda'):
        self.device = torch.device(device)
        self.model = load_model(model_version).to(self.device)

    def warm_up(self):
        imgsz = 640  # 假设输入尺寸为640x640
        img = torch.zeros((1, 3, imgsz, imgsz), device=self.device)
        _ = self.model(img.half() if str(self.device).__contains__('cuda') else img)