YOLOV11与YOLOV8

### 比较YOLOv11和YOLOv8目标检测模型

#### 架构改进
YOLO系列不断演进，在架构设计方面有了显著变化。YOLOv8引入了更高效的特征提取网络，采用了CSPNet结构来增强梯度传播并减少计算量[^3]。而YOLOv11则进一步优化了骨干网的设计，可能融合更多先进的组件和技术，如多尺度特征聚合机制，使得模型能够捕捉不同层次的信息。

#### 锚框机制调整
早期版本的YOLO依赖预定义锚框来进行边界框预测；到了YOLOv8时，虽然依旧保留了这一特性但是通过聚类算法自适应地设置了更适合特定数据集分布的先验框尺寸。对于YOLOv11而言，或许取消了传统意义上的固定大小锚框设定方式转而采用无锚点策略或是动态生成候选区域的方法提高灵活性与准确性[^4]。

#### 训练流程变革
随着技术发展，训练过程也变得更加复杂精细。YOLOv8已经实现了自动混合精度训练加速收敛速度的同时保持甚至超越原有性能水平。至于最新版YOLOv11，则极有可能加入了诸如渐进式学习率调度、对抗样本注入等高级技巧以促进泛化能力和鲁棒性的提升[^5]。

import torch
from yolov8 import YOLOv8Model
from yolov11 import YOLOv11Model

model_v8 = YOLOv8Model()
model_v11 = YOLOv11Model()

input_tensor = torch.randn((1, 3, 640, 640))

output_v8 = model_v8(input_tensor)
output_v11 = model_v11(input_tensor)

print(f"Output shape from YOLOv8: {output_v8.shape}")
print(f"Output shape from YOLOv11: {output_v11.shape}")