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# YOLO11 ऑब्जेक्ट डिटेक्शन

YOLO11 ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के माध्यम से चलता है [सर्वरलेस होस्टेड API](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api), COCO पर 640 इनपुट आकार पर प्रीट्रेन किया गया। स्व-होस्टेड परिनियोजन के लिए, देखें [Roboflow Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted).

## कोड नमूना

यह नमूना Serverless Hosted API के माध्यम से इन्फ़ेरेंस चलाता है, प्रतिक्रिया को के साथ डिकोड करता है [`supervision`](https://supervision.roboflow.com/), और एक एनोटेटेड छवि को डिस्क पर लिखता है।

{% stepper %}
{% step %}

#### अपनी API कुंजी प्राप्त करें

एक Roboflow खाता बनाएँ, अपनी कुंजी यहाँ खोजें [Roboflow API सेटिंग्स पेज](https://app.roboflow.com/settings/api) और इसे अपने shell के लिए उपलब्ध कराएँ:

```bash
export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"
```

{% endstep %}

{% step %}

#### निर्भरताएँ इंस्टॉल करें

ये दो पैकेज मॉडल को कॉल करते हैं और उसके परिणामों को ड्रॉ करते हैं:

```bash
pip install -U inference-sdk supervision
```

{% endstep %}

{% step %}

#### मॉडल चलाएँ

चलाएँ `yolov11n-640` एक नमूना छवि पर और बॉक्स तथा लेबल एनोटेट करें:

```python
import os
import cv2
import supervision as sv
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

image_url = "https://media.roboflow.com/quickstart/traffic.jpg"
image = sv.load_image_from_url(image_url)

client = InferenceHTTPClient(
    api_url="https://serverless.roboflow.com",
    api_key=os.environ["ROBOFLOW_API_KEY"],
)

results = client.infer(image, model_id="yolov11n-640")
detections = sv.Detections.from_inference(results)

annotated = sv.BoxAnnotator().annotate(image.copy(), detections)
annotated = sv.LabelAnnotator().annotate(annotated, detections)

cv2.imwrite("traffic-annotated.png", annotated)
```

<figure><img src="/files/9cf401f75eb1a50163b0c74109784ceb296fbe2e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endstep %}
{% endstepper %}

{% hint style="info" %}
सेट करें `api_url` को अपने deployment target से मिलाने के लिए:

* `https://serverless.roboflow.com` सर्वरलेस होस्टेड API के लिए।
* `http://localhost:9001` एक स्थानीय [Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted) server के लिए।
* आपका [समर्पित परिनियोजन](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/dedicated-deployments) एक निजी endpoint के लिए URL।
  {% endhint %}

## प्रीट्रेंड मॉडल और बेंचमार्क

इनमें से किसी भी उपनाम को `model_id`। The `inference-sdk` प्रत्येक उपनाम को एक प्रीट्रेन किए गए Roboflow Universe मॉडल से मैप करता है; यह `yolo11*` उपसर्ग वेरिएंट्स वही मॉडल्स पर रीसॉल्व होते हैं.

<table data-search="false"><thead><tr><th>उपनाम</th><th>इनपुट आकार</th><th>mAP50-95</th><th>ONNX विलंबता (ms)*</th><th>TensorRT FP16 (ms)*</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>yolov11n-640</code></td><td>640x640</td><td>39.5</td><td>3.4</td><td>2.2</td></tr><tr><td><code>yolov11s-640</code></td><td>640x640</td><td>47.0</td><td>4.5</td><td>2.5</td></tr><tr><td><code>yolov11m-640</code></td><td>640x640</td><td>51.5</td><td>8.3</td><td>3.5</td></tr><tr><td><code>yolov11l-640</code></td><td>640x640</td><td>53.4</td><td>10.7</td><td>4.3</td></tr><tr><td><code>yolov11x-640</code></td><td>640x640</td><td>54.7</td><td>18.8</td><td>7.1</td></tr></tbody></table>

\# YOLO11 इंस्टेंस सेगमेंटेशन

YOLO11 इंस्टेंस सेगमेंटेशन के माध्यम से चलता है [सर्वरलेस होस्टेड API](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api), COCO पर 640 इनपुट आकार पर प्रीट्रेन किया गया। स्व-होस्टेड परिनियोजन के लिए, देखें [Roboflow Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted).

## कोड नमूना

अपनी API कुंजी सेट करें और ऊपर दिखाए अनुसार निर्भरताएँ इंस्टॉल करें, फिर चलाएँ `yolov11n-seg-640` और मास्क तथा लेबल एनोटेट करें:

```python
import os
import cv2
import supervision as sv
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

image_url = "https://media.roboflow.com/quickstart/traffic.jpg"
image = sv.load_image_from_url(image_url)

client = InferenceHTTPClient(
    api_url="https://serverless.roboflow.com",
    api_key=os.environ["ROBOFLOW_API_KEY"],
)

results = client.infer(image, model_id="yolov11n-seg-640")
detections = sv.Detections.from_inference(results)

annotated = sv.MaskAnnotator().annotate(image.copy(), detections)
annotated = sv.LabelAnnotator(text_position=sv.Position.CENTER_OF_MASS).annotate(annotated, detections)

cv2.imwrite("traffic-annotated.png", annotated)
```

<figure><img src="/files/b794c973a67788d8f33feb406f2ceed7d2f1279a" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## प्रीट्रेंड मॉडल और बेंचमार्क

इनमें से किसी भी उपनाम को `model_id`; `yolo11*` उपसर्ग वेरिएंट्स वही मॉडल्स पर रीसॉल्व होते हैं.

<table data-search="false"><thead><tr><th>उपनाम</th><th>इनपुट आकार</th><th>बॉक्स mAP50-95</th><th>मास्क mAP50-95</th><th>ONNX विलंबता (ms)*</th><th>TensorRT FP16 (ms)*</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>yolov11n-seg-640</code></td><td>640x640</td><td>38.9</td><td>32.0</td><td>7.3</td><td>5.7</td></tr><tr><td><code>yolov11s-seg-640</code></td><td>640x640</td><td>46.6</td><td>37.8</td><td>10.0</td><td>7.5</td></tr><tr><td><code>yolov11m-seg-640</code></td><td>640x640</td><td>51.5</td><td>41.5</td><td>14.5</td><td>9.1</td></tr><tr><td><code>yolov11l-seg-640</code></td><td>640x640</td><td>53.4</td><td>42.9</td><td>16.8</td><td>9.7</td></tr><tr><td><code>yolov11x-seg-640</code></td><td>640x640</td><td>54.7</td><td>43.8</td><td>27.5</td><td>13.1</td></tr></tbody></table>

***

\* विलंबता मापी गई है [Roboflow Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted) 1x NVIDIA L4 पर, batch size 1, 1,000 inference (100 warmup) के औसत के साथ। डिफ़ॉल्ट `inference-gpu` install, ONNX को CUDA execution provider पर चलाता है; इसके साथ जोड़ने से `inference-models[trt10]` extra स्वचालित रूप से एक पूर्वनिर्मित TensorRT FP16 इंजन चुनता है। FP16, COCO पर FP32 सटीकता के 0.1 mAP के भीतर मेल खाता है `val2017`. सटीकता प्रकाशित COCO `val2017` spec ([स्रोत](https://docs.ultralytics.com/models/yolo11/)).