Detección de objetos orientada con YOLO
Detecta objetos en cualquier ángulo con cajas delimitadoras rotadas. Los modelos OBB de Ultralytics YOLO26 se ajustan estrechamente a barcos, vehículos, edificios y texto allí donde las cajas alineadas con los ejes se solapan y fallan; son ideales para imágenes aéreas y satelitales.
Modelos OBB de YOLO26
Los modelos YOLO26-obb predicen cajas delimitadoras rotadas a una resolución de 1024 píxeles, diseñadas para imágenes aéreas y satelitales, donde los objetos aparecen en ángulos arbitrarios. Sus cinco tamaños ofrecen distintas combinaciones de velocidad y precisión, y todos se ajustan a conjuntos de datos personalizados de cajas rotadas 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 referencia de detección orientada de YOLO26 en la documentación de Ultralytics.
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Preguntas frecuentes
La detección de objetos orientada predice cajas delimitadoras rotadas que se ajustan a la orientación real de cada objeto, en lugar de usar rectángulos alineados con los ejes. En objetos alargados o muy juntos —barcos en un puerto, vehículos en un aparcamiento o líneas de texto en un documento—, las cajas rotadas se ajustan estrechamente y evitan el solapamiento que vuelve ambiguas las cajas estándar.
Usa OBB cuando los objetos aparezcan en cualquier ángulo y su orientación o extensión precisa sea importante: en imágenes aéreas y satelitales, inspecciones con drones, análisis de documentos y escenas industriales vistas desde arriba. Si los objetos suelen estar en posición vertical y la orientación no importa, la detección de objetos estándar es más sencilla e igual de eficaz.
Los modelos OBB de Ultralytics YOLO26 son el punto de partida recomendado: se han preentrenado con el conjunto de referencia de imágenes aéreas DOTA y están disponibles en tamaños que van de nano a extragrande. Comparten el mismo flujo de trabajo de entrenamiento, validación y exportación que las demás tareas de Ultralytics YOLO.
Anota cajas rotadas en formato YOLO OBB y ejecuta el modo de entrenamiento, o usa Ultralytics Platform para anotar, entrenar en GPU en la nube y evaluar los resultados en el navegador. Para la mayoría de los conjuntos de datos aéreos, la forma más rápida es ajustar los pesos preentrenados con DOTA.
Exporta modelos OBB con el modo de exportación a ONNX, OpenVINO, TensorRT y otros formatos. El modelo exportado genera directamente las salidas de cajas rotadas, lo que mantiene sencillas las canalizaciones de inferencia en dispositivos edge, drones y servidores.
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