Detecção de objetos orientados YOLO
Detecte objetos em qualquer ângulo com caixas delimitadoras rotacionadas. Os modelos OBB do YOLO26 da Ultralytics ajustam-se perfeitamente a navios, veículos, edifícios e textos onde caixas alinhadas aos eixos se sobrepõem e falham — ideal para imagens aéreas e de satélite.
Modelos OBB YOLO26
Os modelos YOLO26-obb preveem caixas delimitadoras rotacionadas com resolução de 1024 pixels, criados para imagens aéreas e de satélite onde os objetos aparecem em ângulos arbitrários. Cinco tamanhos equilibram velocidade e precisão, e todos permitem ajuste fino em conjuntos de dados de caixas rotacionadas personalizados com o fluxo de trabalho padrão.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 OBB model
model = YOLO("yolo26n-obb.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modelo | Tamanho (px) | mAP 50-95 (e2e) | mAP 50 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parâmetros (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 detecção orientada YOLO26 da documentação da Ultralytics.
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A evolução dos modelos Ultralytics YOLO
Vê como o Ultralytics YOLO evoluiu do prático fluxo de trabalho YOLOv5 para a inferência YOLO26 pronta para edge.
Tornou a detecção de objetos em tempo real acessível com um fluxo de trabalho PyTorch rápido e prático.
Expansão do fluxo de trabalho unificado em deteção, segmentação, classificação, pose e OBB.
Precisão, velocidade e eficiência melhoradas enquanto se preserva o familiar fluxo de trabalho Ultralytics.
Introduziu inferência de ponta a ponta e uma arquitetura otimizada para implantação eficiente na borda.
Rotule até 10x mais rápido com a anotação inteligente
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- Anotação inteligente baseada em SAM: Máscaras e caixas delimitadoras em um clique.
- Cobertura total de tarefas de IA: Detecção, segmentação de instâncias, segmentação semântica, classificação, pose, OBB.
- Suporte a formatos universais: A tua escolha entre YOLO, COCO, VOC e muito mais.
- Revisão de equipe e controle de versão: Colaboração clara em cada passo.
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Perguntas frequentes
Detecção de objetos orientados preveem caixas delimitadoras rotacionadas que correspondem à orientação real de cada objeto, em vez de retângulos alinhados aos eixos. Para objetos alongados ou densamente agrupados — navios em um porto, veículos em um estacionamento, linhas de texto em um documento — as caixas rotacionadas se ajustam firmemente e evitam a sobreposição que torna as caixas padrão ambíguas.
Use OBB quando os objetos aparecerem em rotações arbitrárias e sua orientação ou extensão exata for importante: imagens aéreas e de satélite, inspeção por drones, análise de documentos e cenas industriais vistas de cima. Se os objetos estiverem principalmente na vertical e a orientação for irrelevante, a detecção de objetos padrão é mais simples e igualmente eficaz.
Os modelos OBB do Ultralytics YOLO26 são o ponto de partida recomendado, pré-treinados no benchmark de imagens aéreas DOTA e disponíveis em tamanhos de nano a extra-grande. Eles compartilham o mesmo fluxo de trabalho de treinamento, validação e exportação de todas as outras tarefas do Ultralytics YOLO.
Anote caixas rotacionadas no formato YOLO OBB e execute o modo de treinamento, ou use a Plataforma Ultralytics para anotar, treinar em GPUs na nuvem e avaliar resultados no navegador. O ajuste fino a partir de pesos pré-treinados no DOTA é o caminho mais rápido para a maioria dos conjuntos de dados aéreos.
Exporte modelos OBB com o modo de exportação para ONNX, TensorRT, OpenVINO e outros formatos. As saídas de caixas rotacionadas são produzidas diretamente pelo modelo exportado, mantendo os pipelines de inferência simples em dispositivos de borda, drones e servidores.
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