🚀YOLOv11（YOLO11）案例分析：从“能跑”到“能上车/能上线”
这个案例要解决什么问题？🎯
假设你要做一个“工程上很常见”的目标检测任务：
- 场景：路面行人/车辆/交通锥（也可以换成工厂安全帽、仓储货箱）
- 目标：实时 + 可部署
- 约束：推理要上 Jetson / 工控机 / 车载域控（不一定是最强 GPU）
1) 选模型：别一上来就 “X 最大最强”🔥
YOLO11 提供不同尺寸（n/s/m/l/x 等），核心取舍是：
- 模型越大：精度潜力更高，但延迟和显存更吃紧
- 模型越小：更适合边缘端实时 Ultralytics 官方文档对 YOLO11 系列和任务支持有完整说明。([Ultralytics Docs][1])
