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# YOLO11 物体検出

YOLO11 の物体検出は次を通じて実行されます [Serverless Cloud API](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api)、COCOで入力サイズ640で事前学習済みです。セルフホスト型デプロイについては、を参照してください [Roboflow Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted).

## YOLO11 物体検出 API

このサンプルは Serverless Cloud API を通じて推論を実行し、応答を次でデコードします [`supervision`](https://supervision.roboflow.com/)、注釈付き画像を書き出します。

{% stepper %}
{% step %}

#### APIキーを取得する

Roboflow アカウントを作成し、 [Roboflow API 設定ページ](https://app.roboflow.com/settings/api) でキーを見つけ、シェルで利用できるようにします。

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

{% endstep %}

{% step %}

#### 依存関係をインストールする

これら2つのパッケージはモデルを呼び出し、結果を描画します:

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

{% endstep %}

{% step %}

#### モデルを実行する

実行 `yolov11n-640` をサンプル画像に適用し、ボックスとラベルを注釈します:

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

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"],
).configure(InferenceConfiguration(api_key_transport="header"))

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/500494490c8e756d405a9c73f7979a15cd17b025" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endstep %}
{% endstepper %}

{% hint style="info" %}
設定する `api_url` をデプロイ先に合わせます:

* `https://serverless.roboflow.com` サーバーレスクラウドAPI用。
* `http://localhost:9001` ローカルの [Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted) サーバー用。
* あなたの [Dedicated Deployment](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/dedicated-deployments) プライベートエンドポイント用のURL。
  {% endhint %}

## YOLO11 物体検出モデルとベンチマーク

これらのいずれかのエイリアスを以下として渡します `model_id`のいずれかです。 `inference-sdk` 各エイリアスを事前学習済みの Roboflow Universe モデルに解決します。 `yolo11*` のプレフィックスバリアントは同じモデルに解決されます。

<table data-search="false"><thead><tr><th>別名</th><th>入力サイズ</th><th>mAP50-95</th><th>ONNXレイテンシ（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 インスタンスセグメンテーション

YOLO11 のインスタンスセグメンテーションは次を通じて実行されます [Serverless Cloud API](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api)、COCOで入力サイズ640で事前学習済みです。セルフホスト型デプロイについては、を参照してください [Roboflow Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted).

## YOLO11 インスタンスセグメンテーション API

APIキーを設定し、上記のように依存関係をインストールしたら、次を実行します `yolov11n-seg-640` 、マスクとラベルに注釈を付けます：

```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/27ef4cae437d0f174547668288f106b155a4a6b0" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## YOLO11 インスタンスセグメンテーションモデルとベンチマーク

これらのいずれかのエイリアスを以下として渡します `model_id`； `yolo11*` のプレフィックスバリアントは同じモデルに解決されます。

<table data-search="false"><thead><tr><th>別名</th><th>入力サイズ</th><th>Box mAP50-95</th><th>マスクmAP50-95</th><th>ONNXレイテンシ（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>

***

\* レイテンシは以下で測定されています [Roboflow Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted) 1x NVIDIA L4上で、バッチサイズ1、1,000回の推論の平均（100回のウォームアップ）です。デフォルトの `inference-gpu` インストールではONNXをCUDA実行プロバイダ上で実行します。以下を追加すると `inference-models[trt10]` extra を選ぶと、事前ビルド済みの TensorRT FP16 エンジンが自動的に選択されます。FP16 は COCO `val2017`。精度は公開されているCOCO `val2017` 仕様（[ソース](https://docs.ultralytics.com/models/yolo11/)).