Détection d’objets orientée YOLO
Détecte les objets sous n’importe quel angle avec des boîtes englobantes orientées. Les modèles OBB Ultralytics YOLO26 ajustent précisément les boîtes aux navires, véhicules, bâtiments et textes, là où les boîtes alignées sur les axes se chevauchent et échouent — idéal pour l’imagerie aérienne et satellitaire.
Modèles OBB YOLO26
Les modèles YOLO26-obb prédisent des boîtes englobantes orientées à une résolution de 1 024 pixels, conçues pour l’imagerie aérienne et satellitaire où les objets peuvent apparaître sous n’importe quel angle. Cinq tailles permettent de trouver un équilibre entre vitesse et précision, et toutes peuvent être ajustées sur des jeux de données personnalisés de boîtes orientées avec le flux de travail standard.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 OBB model
model = YOLO("yolo26n-obb.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modèle | Taille (px) | mAP 50-95 (e2e) | mAP 50 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Paramètres (M) | FLOPs (G) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 détection orientée YOLO26 issus de la documentation Ultralytics.
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- Annotation intelligente optimisée par SAM :Masques et boîtes englobantes en un clic.
- Prise en charge complète des tâches d’IA :Détection, segmentation d’instances, segmentation sémantique, classification, estimation de pose, OBB.
- Prise en charge universelle des formats :Choisis YOLO, COCO ou un autre format.
- Révision et gestion des versions en équipe :Une collaboration fluide à chaque étape.
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Foire aux questions
La détection d’objets orientée prédit des boîtes englobantes inclinées qui correspondent à l’orientation réelle de chaque objet, au lieu de rectangles alignés sur les axes. Pour les objets allongés ou densément regroupés — navires dans un port, véhicules dans un parking, lignes de texte dans un document — les boîtes inclinées s’ajustent précisément et évitent les chevauchements qui rendent les boîtes standard ambiguës.
Utilise OBB lorsque les objets peuvent être orientés sous n’importe quel angle et que leur orientation ou leur contour précis compte : imagerie aérienne et satellitaire, inspection par drone, analyse de documents et scènes industrielles vues du dessus. Si les objets sont généralement droits et que leur orientation n’a pas d’importance, la détection d’objets standard est plus simple et tout aussi efficace.
Les modèles OBB Ultralytics YOLO26 sont le point de départ recommandé : ils sont préentraînés sur le benchmark d’imagerie aérienne DOTA et disponibles en plusieurs tailles, du nano au très grand. Ils partagent le même flux de travail d’entraînement, de validation et d’export que toutes les autres tâches Ultralytics YOLO.
Annote des boîtes inclinées au format YOLO OBB et lance le mode d’entraînement, ou utilise Ultralytics Platform pour annoter, entraîner sur des GPU cloud et évaluer les résultats dans le navigateur. Pour la plupart des jeux de données aériens, le réglage fin à partir de poids préentraînés sur DOTA est la méthode la plus rapide.
Exporte les modèles OBB avec le mode d’export vers ONNX, OpenVINO, TensorRT et d’autres formats. Le modèle exporté produit directement des sorties de boîtes inclinées, ce qui simplifie les pipelines d’inférence sur les appareils embarqués, les drones et les serveurs.
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