Détection d'objets orientés YOLO
Détecte des objets à n'importe quel angle avec des boîtes englobantes pivotées. Les modèles Ultralytics YOLO26 OBB s'ajustent précisément 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 YOLO26 OBB
Les modèles YOLO26-obb prédisent des boîtes englobantes pivotées à une résolution de 1024 pixels, conçus pour l'imagerie aérienne et satellitaire où les objets apparaissent sous des angles arbitraires. Cinq tailles permettent d'équilibrer vitesse et précision, et toutes s'ajustent sur des jeux de données de boîtes pivotées personnalisées 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) | Params (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 détection orientée YOLO26 de la documentation Ultralytics.
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Foire aux questions
La détection d'objets orientés prédit des boîtes englobantes pivotées 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 sur un parking, lignes de texte sur un document —, les boîtes pivotées s'ajustent étroitement et évitent le chevauchement qui rend les boîtes standard ambiguës.
Utilise OBB lorsque les objets apparaissent à des rotations arbitraires et que leur orientation ou leur emprise serrée importe : imagerie aérienne et satellitaire, inspection par drone, analyse de documents et scènes industrielles vues du dessus. Si les objets sont principalement verticaux et que l'orientation n'est pas pertinente, la détection d'objets standard est plus simple et tout aussi efficace.
Les modèles OBB Ultralytics YOLO26 constituent le point de départ recommandé, pré-entraînés sur le benchmark d'imagerie aérienne DOTA et disponibles dans des tailles allant de nano à extra-large. Ils partagent le même flux de travail d'entraînement, de validation et d'exportation que n'importe quelle autre tâche Ultralytics YOLO.
Annote des boîtes pivotées 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. Le réglage fin à partir de poids pré-entraînés sur DOTA est le chemin le plus rapide pour la plupart des jeux de données aériens.
Exporte des modèles OBB avec le mode d'exportation vers ONNX, TensorRT, OpenVINO et d'autres formats. Les sorties de boîtes pivotées sont produites directement par le modèle exporté, ce qui simplifie les pipelines d'inférence sur les appareils de périphérie, les drones et les serveurs.
Crée une détection orientée avec Ultralytics
Annote des boîtes pivotées, entraîne des modèles YOLO26 OBB et déploie-les n'importe où avec la plateforme Ultralytics.