基于 YOLOv11 的无人机检测系统（包含详细的完整的程序和数据）

本文详细介绍了基于YOLOv11模型的无人机检测系统的整个项目流程，其中包括项目的特点介绍如YOLOv11模型的优点、数据增广方法、评估性能标准（精确度、召回率以及F1分数），此外还涵盖了友好的UI设计、阈值调节、类统计功能等等。文中通过多个模块，分别对各部分进行深入剖析，展示了数据的读取和增强，模型的加载预测方式，评估性能的方法及其可视化表示等重要环节的内容和具体的编码指导，最后实现了整套的系统开发方案。 适合人群：有一定经验的对象识别、AI、深度学习从业者以及对于使用Python实现特定对象的快速精准识别感兴趣的软件工程师。 适用场景及目标群体包括希望利用超快速目标探测器提升监控能力的应用场景或是想探索YOLO系列不同版本特性的人。 注意：尽管文档已尽力涵盖各种要素和细节，但仍可能存在需要自行补充调整的地方；并推荐在真实世界中应用前对所用开源数据库的质量和多样性进行审查；而且要考虑到软件的部署和测试要在合适的硬件设备和操作系统上执行，保证最终系统的可靠性。