Detección de objetos orientados YOLO
Detecta objetos en cualquier ángulo con cuadros delimitadores rotados. Los modelos OBB de Ultralytics YOLO26 se ajustan perfectamente a barcos, vehículos, edificios y texto donde los cuadros alineados con los ejes se solapan y fallan, lo que los hace ideales para imágenes aéreas y de satélite.
Modelos OBB de YOLO26
Los modelos YOLO26-obb predicen cuadros delimitadores rotados a una resolución de 1024 píxeles, diseñados para imágenes aéreas y de satélite donde los objetos aparecen en ángulos arbitrarios. Cinco tamaños equilibran la velocidad frente a la precisión, y todos se ajustan con precisión en conjuntos de datos de cuadros rotados personalizados con el flujo de trabajo estándar.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 OBB model
model = YOLO("yolo26n-obb.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modelo | Tamaño (px) | mAP 50-95 (e2e) | mAP 50 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parámetros (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 |
Pruebas de rendimiento de detección orientada de YOLO26 de la documentación de Ultralytics.
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Preguntas frecuentes
La detección de objetos orientados predice cuadros delimitadores rotados que coinciden con la orientación real de cada objeto en lugar de rectángulos alineados con los ejes. Para objetos alargados o densamente empaquetados (barcos en un puerto, vehículos en un estacionamiento, líneas de texto en un documento), los cuadros rotados se ajustan firmemente y evitan el solapamiento que hace que los cuadros estándar sean ambiguos.
Usa OBB cuando los objetos aparezcan en rotaciones arbitrarias y su orientación o extensión ajustada sea importante: imágenes aéreas y de satélite, inspección con drones, análisis de documentos y escenas industriales vistas desde arriba. Si los objetos están mayormente erguidos y la detección de objetos estándar es más simple e igualmente efectiva, úsala.
Los modelos OBB de Ultralytics YOLO26 son el punto de partida recomendado, preentrenados en el banco de pruebas de imágenes aéreas DOTA y disponibles en tamaños desde nano hasta extragrande. Los modelos OBB de Ultralytics YOLO26 comparten el mismo flujo de trabajo de entrenamiento, validación y exportación que cualquier otra tarea de Ultralytics YOLO.
Anota cuadros rotados en formato YOLO OBB y ejecuta el modo de entrenamiento, o usa Ultralytics Platform para anotar, entrenar en GPUs en la nube y evaluar resultados en el navegador. El ajuste fino a partir de pesos preentrenados en DOTA es la vía más rápida para la mayoría de los conjuntos de datos aéreos.
Exporta modelos OBB con el modo de exportación a ONNX, TensorRT, OpenVINO y otros formatos. Las salidas de cuadros rotados son producidas directamente por el modelo exportado, lo que mantiene simples las canalizaciones de inferencia en dispositivos periféricos, drones y servidores.
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