Detección de objetos orientados YOLO
Detecta objetos en cualquier ángulo con cajas delimitadoras rotadas. Los modelos OBB de Ultralytics YOLO26 se ajustan perfectamente a barcos, vehículos, edificios y texto donde las cajas alineadas con los ejes se superponen y fallan, lo que es ideal para imágenes aéreas y satelitales.
Modelos OBB YOLO26
Los modelos YOLO26-obb predicen cajas delimitadoras rotadas a una resolución de 1024 píxeles, diseñados para imágenes aéreas y satelitales donde los objetos aparecen en ángulos arbitrarios. Cinco tamaños equilibran la velocidad frente a la precisión, y todos se ajustan con conjuntos de datos de cajas rotadas personalizados mediante 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 |
Benchmarks de detección orientada YOLO26 de la documentación de Ultralytics.
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La evolución de los modelos Ultralytics YOLO
Observa cómo evolucionó Ultralytics YOLO desde el flujo de trabajo práctico de YOLOv5 hasta la inferencia de YOLO26 lista para el borde.
Hizo que la detección de objetos en tiempo real fuera accesible con un flujo de trabajo rápido y práctico en PyTorch.
Flujo de trabajo unificado ampliado en detección, segmentación, clasificación, pose y OBB.
Precisión, velocidad y eficiencia mejoradas mientras se conserva el familiar flujo de trabajo de Ultralytics.
Introdujo la inferencia de extremo a extremo y una arquitectura optimizada para un despliegue eficiente en el borde.
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Preguntas frecuentes
La detección de objetos orientados predice cajas delimitadoras rotadas 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 aparcamiento, líneas de texto en un documento— las cajas rotadas se ajustan con precisión y evitan la superposición que hace que las cajas estándar sean ambiguas.
Usa OBB cuando los objetos aparezcan con rotaciones arbitrarias y su orientación o extensión precisa sea importante: imágenes aéreas y satelitales, inspección con drones, análisis de documentos y escenas industriales vistas desde arriba. Si los objetos están principalmente verticales y la orientación es irrelevante, la detección de objetos estándar es más simple e igualmente efectiva.
Los modelos OBB de Ultralytics YOLO26 son el punto de partida recomendado, preentrenados en el benchmark de imágenes aéreas DOTA y disponibles en tamaños desde nano hasta extra-large. Comparten el mismo flujo de trabajo de entrenamiento, validación y exportación que cualquier otra tarea de YOLO de Ultralytics.
Anota cajas rotadas en formato OBB de YOLO y ejecuta el modo de entrenamiento, o utiliza la plataforma Ultralytics para anotar, entrenar en GPUs en la nube y evaluar los resultados en el navegador. El ajuste fino a partir de pesos preentrenados en DOTA es la ruta 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 cajas rotadas son producidas directamente por el modelo exportado, manteniendo los pipelines de inferencia simples en dispositivos edge, drones y servidores.
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