Rilevamento orientato degli oggetti con YOLO
Rileva oggetti con qualsiasi angolazione usando riquadri delimitatori ruotati. I modelli Ultralytics YOLO26 OBB adattano con precisione i riquadri a navi, veicoli, edifici e testo, anche quando i riquadri allineati agli assi si sovrappongono e non funzionano: sono ideali per immagini aeree e satellitari.
Modelli YOLO26 OBB
I modelli YOLO26-obb prevedono riquadri delimitatori ruotati a una risoluzione di 1024 pixel, pensati per immagini aeree e satellitari in cui gli oggetti possono avere qualsiasi orientamento. Le cinque dimensioni offrono diversi compromessi tra velocità e precisione e si adattano tutte a dataset personalizzati con riquadri ruotati seguendo il flusso di lavoro standard.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 OBB model
model = YOLO("yolo26n-obb.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modello | Dimensione (px) | mAP 50-95 (e2e) | mAP 50 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parametri (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 |
Benchmark di rilevamento orientato di YOLO26 dalla documentazione Ultralytics.
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- Annotazione intelligente basata su SAM:Maschere e riquadri di delimitazione con un solo clic.
- Supporto completo per le attività di AI:Rilevamento, segmentazione di istanze, segmentazione semantica, classificazione, stima della posa, OBB.
- Supporto universale dei formati:Scegli tu: YOLO, COCO e altri.
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Domande frequenti
Il rilevamento orientato degli oggetti prevede riquadri delimitatori ruotati che corrispondono all'orientamento effettivo di ciascun oggetto, anziché rettangoli allineati agli assi. Per oggetti allungati o ravvicinati — navi in un porto, veicoli in un parcheggio, righe di testo in un documento — i riquadri ruotati si adattano con precisione ed evitano le sovrapposizioni che rendono ambigui i riquadri standard.
Usa OBB quando gli oggetti possono avere qualsiasi orientamento e la loro angolazione o estensione precisa è importante: immagini aeree e satellitari, ispezioni con droni, analisi di documenti e scene industriali riprese dall'alto. Se gli oggetti sono perlopiù verticali e l'orientamento non è rilevante, il rilevamento degli oggetti standard è più semplice e altrettanto efficace.
I modelli OBB di Ultralytics YOLO26 sono il punto di partenza consigliato: sono preaddestrati sul benchmark di immagini aeree DOTA e disponibili in dimensioni che vanno da nano a extra-large. Condividono lo stesso flusso di lavoro di addestramento, convalida ed esportazione di tutte le altre attività Ultralytics YOLO.
Annota i riquadri ruotati nel formato YOLO OBB e avvia la modalità di addestramento, oppure usa Ultralytics Platform per annotare, addestrare su GPU cloud e valutare i risultati nel browser. Per la maggior parte dei dataset aerei, il modo più rapido è perfezionare i pesi preaddestrati su DOTA.
Esporta i modelli OBB con la modalità di esportazione in ONNX, OpenVINO, TensorRT e altri formati. Il modello esportato produce direttamente le uscite dei riquadri ruotati, mantenendo semplici le pipeline di inferenza sui dispositivi edge, sui droni e sui server.
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