YOLOの方向付き物体検出
回転したバウンディングボックスで、あらゆる角度の物体を検出できます。Ultralytics YOLO26 OBBモデルは、軸に沿ったボックスでは重なり合って検出が難しい船舶、車両、建物、テキストにぴったり合うボックスを生成します。航空画像や衛星画像に最適です。
YOLO26 OBBモデル
YOLO26-obbモデルは、1024ピクセル解像度で回転したバウンディングボックスを予測します。物体が任意の角度で現れる航空画像や衛星画像向けに設計されています。5つのサイズから速度と精度のバランスを選べ、すべて標準的なワークフローでカスタム回転ボックスデータセットを使ってファインチューニングできます。
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 OBB model
model = YOLO("yolo26n-obb.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| モデル | サイズ（px） | mAP 50-95（e2e） | mAP 50（e2e） | CPU ONNX（ms） | T4 TensorRT（ms） | パラメーター数（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 |
Ultralyticsドキュメントに掲載されているYOLO26の方向付き検出ベンチマーク。
世界をリードする組織から信頼されています
当社のモデルがもたらす影響
最先端のビジョンAIモデルで、さまざまな業界のプロセスを効率化します。Ultralyticsが、スピード、精度、使いやすさを実現します。
Ultralytics YOLOモデルの進化
実用的なYOLOv5のワークフローからエッジ対応のYOLO26推論まで、Ultralytics YOLOの進化をご覧ください。
スマートアノテーションでラベル付けを最大10倍高速化
Ultralytics Platformは、高品質なデータセットをより速く構築するための画像アノテーションツールを提供します。スマートアノテーションから精密な手動編集まで、品質を損なうことなく画像のラベル付けにかかる時間を短縮できるよう設計されています。
- SAMを活用したスマートアノテーション：ワンクリックでマスクとバウンディングボックスを作成できます。
- あらゆるAIタスクに対応：検出、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、分類、姿勢推定、OBB。
- 幅広いフォーマットに対応：YOLO、COCOなどから選択できます。
- チームレビューとバージョン管理：あらゆる段階で明確なコラボレーションを実現します。
高性能GPUで、より低コストにトレーニング
AmpereからBlackwellまで、NVIDIA GPU 26種類を1時間あたり0.24ドルからご利用いただけます。上乗せ料金なし、最低利用額なし、契約義務なし。
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さまざまな本番環境で、チームがUltralyticsのコンピュータービジョンをどのように活用しているかをご覧ください。
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よくある質問
方向付き物体検出は、軸に沿った長方形ではなく、各物体の実際の向きに合った回転バウンディングボックスを予測します。細長い物体や密集した物体（港の船舶、駐車場の車両、ドキュメント上のテキスト行など）では、回転ボックスがぴったりと適合し、標準的なボックスで曖昧さを生む重なりを避けられます。
物体がさまざまな角度で現れ、向きや範囲を正確に捉える必要がある場合は、OBBを使用してください。対象となるのは、航空画像や衛星画像、ドローン点検、ドキュメント分析、上方から撮影した産業現場などです。物体のほとんどが直立していて向きが重要でない場合は、標準的な物体検出のほうがシンプルで、同等の効果が得られます。
Ultralytics YOLO26 OBBモデルは、DOTA航空画像ベンチマークで事前学習済みで、nanoからextra-largeまでのサイズが用意されているため、推奨される出発点です。他のすべてのUltralytics YOLOタスクと同じトレーニング、検証、エクスポートのワークフローを利用できます。
回転ボックスをYOLO OBB形式でアノテーションし、train modeを実行してください。または、Ultralytics Platformを使ってアノテーションし、クラウドGPUでトレーニングして、ブラウザー上で結果を評価できます。多くの航空画像データセットでは、DOTAで事前学習した重みからファインチューニングするのが最も迅速な方法です。
export modeを使用して、OBBモデルをONNX、OpenVINO、TensorRTなどの形式にエクスポートできます。エクスポートされたモデルが回転ボックスの出力を直接生成するため、エッジデバイス、ドローン、サーバーでの推論パイプラインをシンプルに保てます。
Ultralyticsで方向付き検出を構築
回転ボックスをアノテーションし、YOLO26 OBBモデルをトレーニングして、Ultralytics Platformでどこにでもデプロイできます。