Orientierte YOLO-Objekterkennung
Erkenne Objekte in jedem Winkel mit rotierten Bounding Boxes. Ultralytics YOLO26 OBB-Modelle passen exakt zu Schiffen, Fahrzeugen, Gebäuden und Texten, wo achsenparallele Boxen überlappen und versagen – ideal für Luft- und Satellitenbilder.
YOLO26 OBB-Modelle
YOLO26-obb-Modelle sagen rotierte Bounding Boxes mit einer Auflösung von 1024 Pixeln voraus und wurden für Luft- und Satellitenbilder entwickelt, bei denen Objekte in beliebigen Winkeln erscheinen. Fünf Größen wägen Geschwindigkeit gegen Genauigkeit ab, und alle können mit dem Standard-Workflow auf benutzerdefinierte Datensätze mit rotierten Boxen feinabgestimmt werden.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 OBB model
model = YOLO("yolo26n-obb.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modell | Größe (px) | mAP 50-95 (e2e) | mAP 50 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parameter (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO26n-obb | 1024 | 52.4 | 78.9 | 97.7 ± 0.9 | 2.8 ± 0.0 | 2.5 | 14.0 |
| YOLO26s-obb | 1024 | 54.8 | 80.9 | 218.0 ± 1.4 | 4.9 ± 0.1 | 9.8 | 55.1 |
| YOLO26m-obb | 1024 | 55.3 | 81.0 | 579.2 ± 3.8 | 10.2 ± 0.3 | 21.2 | 183.3 |
| YOLO26l-obb | 1024 | 56.2 | 81.6 | 735.6 ± 3.1 | 13.0 ± 0.2 | 25.6 | 230.0 |
| YOLO26x-obb | 1024 | 56.7 | 81.7 | 1485.7 ± 11.5 | 30.5 ± 0.9 | 57.6 | 516.5 |
Benchmarks für die orientierte YOLO26-Detektion aus der Ultralytics-Dokumentation.
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- SAM-gestützte intelligente Annotation: Masken und Bounding Boxes mit einem Klick.
- Vollständige KI-Aufgabenabdeckung: Erkennung, Instanzsegmentierung, semantische Segmentierung, Klassifizierung, Pose, OBB.
- Unterstützung universeller Formate: Deine Wahl aus YOLO, COCO und mehr.
- Team-Review und Versionierung: Klare Zusammenarbeit bei jedem Schritt.
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Häufig gestellte Fragen
Orientierte Objekterkennung sagt gedrehte Bounding Boxes voraus, die der tatsächlichen Ausrichtung jedes Objekts anstelle von achsenparallelen Rechtecken entsprechen. Bei länglichen oder dicht gepackten Objekten — Schiffen in einem Hafen, Fahrzeugen auf einem Parkplatz, Textzeilen auf einem Dokument — sitzen gedrehte Bounding Boxes eng an und vermeiden die Überschneidungen, die standardmäßige Bounding Boxes mehrdeutig machen.
Verwende OBB, wenn Objekte in beliebigen Rotationen auftreten und deren Ausrichtung oder genaue Ausdehnung wichtig ist: Luft- und Satellitenbilder, Drohneninspektion, Dokumentenanalyse und von oben betrachtete Industrieszenen. Wenn Objekte größtenteils aufrecht stehen und die Ausrichtung irrelevant ist, ist die standardmäßige Objekterkennung einfacher und gleichermaßen effektiv.
Ultralytics YOLO26 OBB-Modelle sind der empfohlene Ausgangspunkt, vorab trainiert auf dem DOTA-Luftbild-Benchmark und in Größen von Nano bis Extra-Large verfügbar. Sie teilen denselben Trainings-, Validierungs- und Export-Workflow wie jede andere Ultralytics YOLO-Aufgabe.
Annotiere gedrehte Bounding Boxes im YOLO OBB-Format und starte den Train-Modus, oder verwende die Ultralytics Platform, um zu annotieren, auf Cloud-GPUs zu trainieren und die Ergebnisse im Browser auszuwerten. Das Fine-Tuning anhand von DOTA-vorab trainierten Gewichten ist der schnellste Weg für die meisten Luftbild-Datensätze.
Exportiere OBB-Modelle mit dem Export-Modus nach ONNX, TensorRT, OpenVINO und in andere Formate. Die Ausgaben mit gedrehten Bounding Boxes werden direkt vom exportierten Modell erzeugt, wodurch Inferenz-Pipelines auf Edge-Geräten, Drohnen und Servern einfach bleiben.
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