YOLOv11有什么缺点嘛

### YOLOv11 缺点与局限性

YOLOv11作为目标检测算法，在实际应用中存在一些固有的缺点和局限：

#### 小物体检测性能欠佳
对于较小的目标，YOLOv11的表现可能不如期望。由于网络结构的设计特点以及特征图分辨率的影响，小尺寸对象容易被忽略或误分类[^1]。

#### 定位精度有限
尽管YOLO系列模型能够快速给出预测框，但在某些情况下其边界框回归机制可能导致定位不够精确的问题。特别是在处理重叠严重的目标时，准确划分各个实例变得困难[^3]。

#### 类别不平衡敏感度高
当训练数据集中各类别的样本数量差异较大时，YOLOv11可能会偏向于更频繁出现的类别而忽视少数类。这种现象会影响最终识别效果并造成偏差[^2]。

import numpy as np

def simulate_yolov11_detection(image_data):
    """
    Simulate how YOLOv11 might perform on given image data.
    
    Parameters:
        image_data (np.array): Input image array
        
    Returns:
        dict: Detected objects with their bounding boxes and confidence scores
    """
    detections = {
        'objects': [],
        'confidence_scores': []
    }
    
    # Placeholder simulation logic here
    
    return detections