Rilevamento di oggetti orientati YOLO
Rileva oggetti con qualsiasi angolazione tramite riquadri di delimitazione ruotati. I modelli OBB YOLO26 di Ultralytics si adattano perfettamente a navi, veicoli, edifici e testo dove i riquadri allineati agli assi si sovrappongono e falliscono: ideale per immagini aeree e satellitari.
Modelli OBB YOLO26
I modelli YOLO26-obb prevedono riquadri di delimitazione ruotati a una risoluzione di 1024 pixel, progettati per immagini aeree e satellitari in cui gli oggetti appaiono con angolazioni arbitrarie. Cinque dimensioni bilanciano velocità e precisione, e tutti possono essere ottimizzati su dataset di riquadri ruotati personalizzati con 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 del rilevamento orientato YOLO26 dalla documentazione di Ultralytics.
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Ha reso l'object detection in tempo reale accessibile con un workflow PyTorch rapido e pratico.
Espanso il flusso di lavoro unificato tra rilevamento, segmentazione, classificazione, pose e OBB.
Precisione, velocità ed efficienza migliorate mantenendo il familiare flusso di lavoro Ultralytics.
Introdotta l'inferenza end-to-end e un'architettura ottimizzata per un efficiente deployment sull'edge.
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Domande frequenti
Il rilevamento di oggetti orientati prevede riquadri di delimitazione ruotati che corrispondono all'orientamento effettivo di ciascun oggetto anziché rettangoli allineati agli assi. Per oggetti allungati o densamente raggruppati — navi in un porto, veicoli in un parcheggio, linee di testo su un documento — i riquadri ruotati si adattano perfettamente ed evitano la sovrapposizione che rende ambigui i riquadri standard.
Usa OBB quando gli oggetti appaiono con rotazioni arbitrarie e il loro orientamento o la loro estensione precisa sono importanti: immagini aeree e satellitari, ispezioni tramite droni, analisi di documenti e scene industriali viste dall'alto. Se gli oggetti sono prevalentemente verticali e l'orientamento è irrilevante, il rilevamento di oggetti standard è più semplice ed altrettanto efficace.
I modelli OBB Ultralytics YOLO26 sono il punto di partenza consigliato, pre-addestrati sul benchmark di immagini aeree DOTA e disponibili in dimensioni da nano a extra-large. Condividono lo stesso flusso di lavoro di addestramento, validazione ed esportazione di ogni altro task Ultralytics YOLO.
Annota i riquadri ruotati nel formato YOLO OBB ed esegui la modalità train, oppure usa Ultralytics Platform per annotare, addestrare su GPU cloud e valutare i risultati nel browser. L'ottimizzazione basata su pesi pre-addestrati DOTA è la strada più veloce per la maggior parte dei dataset aerei.
Esporta i modelli OBB con la modalità export in ONNX, TensorRT, OpenVINO e altri formati. Gli output dei riquadri ruotati sono prodotti direttamente dal modello esportato, mantenendo semplici le pipeline di inferenza su dispositivi edge, droni e server.
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