Ориентированное обнаружение объектов YOLO
Обнаруживай объекты под любым углом с помощью повернутых ограничивающих рамок. Модели Ultralytics YOLO26 OBB плотно облегают корабли, транспортные средства, здания и текст там, где обычные выровненные по осям рамки перекрываются и не справляются — идеальный вариант для аэрофотосъемки и спутниковых снимков.
Модели YOLO26 OBB
Модели YOLO26-obb предсказывают повернутые ограничивающие рамки с разрешением 1024 пикселя, созданные для аэрофотосъемки и спутниковых снимков, где объекты расположены под произвольными углами. Пять доступных размеров позволяют сбалансировать скорость и точность, а все они поддерживают дообучение на пользовательских наборах данных с повернутыми рамками с помощью стандартного рабочего процесса.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 OBB model
model = YOLO("yolo26n-obb.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Модель | Размер (px) | mAP 50-95 (e2e) | mAP 50 (e2e) | CPU ONNX (мс) | T4 TensorRT (мс) | Параметры (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 |
Бенчмарки ориентированного обнаружения YOLO26 из документации Ultralytics.
Доверяют ведущие мировые организации
Влияние наших моделей
Оптимизируй процессы в различных отраслях с помощью наших передовых моделей компьютерного зрения. Скорость, точность и простота использования от Ultralytics.
Эволюция моделей Ultralytics YOLO
Узнай, как Ultralytics YOLO эволюционировал от практического рабочего процесса YOLOv5 до вывода YOLO26, готового к работе на периферии.
Сделал обнаружение объектов в реальном времени доступным благодаря быстрому и практичному рабочему процессу PyTorch.
Расширен унифицированный рабочий процесс для обнаружения, сегментации, классификации, позы и OBB.
Улучшенная точность, скорость и эффективность при сохранении привычного рабочего процесса Ultralytics.
Представили сквозной вывод и архитектуру, оптимизированную для эффективного развертывания на периферийных устройствах.
Размечай до 10 раз быстрее с помощью умной аннотации
Платформа Ultralytics предоставляет инструмент для аннотирования изображений, позволяющий быстрее создавать высококачественные наборы данных. От умной аннотации до точного ручного редактирования — эти функции разработаны для сокращения времени на разметку изображений без потери качества.
- Умная аннотация на базе SAM: Маски и BBox в один клик.
- Полный охват задач ИИ: Детекция, сегментация экземпляров, семантическая сегментация, классификация, оценка поз, OBB.
- Поддержка универсальных форматов: На твой выбор YOLO, COCO, VOC и другие.
- Командная проверка и версионирование: Прозрачное сотрудничество на каждом этапе.
Обучайся на лучших GPU дешевле
26 NVIDIA GPU по цене от $0.24/час — от Ampere до Blackwell. Никаких наценок, минимальных порогов и обязательств.
Развертывай где угодно
Экспортируй в 20 форматов и разворачивай на периферии, в облаке и на мобильных устройствах.
Изучить отраслевые решения
Посмотри, как команды применяют компьютерное зрение Ultralytics в производственных средах.
ИИ в сельском хозяйстве
ИИ в автомобильной отрасли
ИИ в здравоохранении
ИИ в логистике
ИИ в производстве
ИИ в розничной торговле
ИИ в робототехнике
ИИ в сельском хозяйстве
ИИ в автомобильной отрасли
ИИ в здравоохранении
ИИ в логистике
ИИ в производстве
ИИ в розничной торговле
ИИ в робототехнике
ИИ в сельском хозяйстве
ИИ в автомобильной отрасли
ИИ в здравоохранении
ИИ в логистике
ИИ в производстве
ИИ в розничной торговле
ИИ в робототехнике
Часто задаваемые вопросы
Ориентированное обнаружение объектов предсказывает повернутые ограничивающие рамки, которые соответствуют фактической ориентации каждого объекта, а не выровненные по осям прямоугольники. Для вытянутых или плотно расположенных объектов — кораблей в гавани, машин на парковке, строк текста в документе — повернутые рамки плотно прилегают к объекту и позволяют избежать перекрытий, которые делают стандартные рамки неоднозначными.
Используй OBB, когда объекты расположены под произвольными углами и важна их ориентация или точные границы: аэрофотосъемка и спутниковые снимки, инспекции с дронов, анализ документов и промышленные сцены при виде сверху. Если объекты в основном расположены вертикально и ориентация не имеет значения, стандартное обнаружение объектов будет проще и столь же эффективным.
Модели Ultralytics YOLO26 OBB — рекомендуемая отправная точка, предварительно обученная на бенчмарке аэрофотосъемки DOTA и доступная в размерах от nano до extra-large. Они используют тот же рабочий процесс обучения, валидации и экспорта, что и любая другая задача Ultralytics YOLO.
Разметь повернутые рамки в формате YOLO OBB и запусти режим обучения или воспользуйся Ultralytics Platform для разметки, обучения на облачных GPU и оценки результатов в браузере. Дообучение на весах, предобученных на DOTA, — самый быстрый путь для большинства аэрофото-датасетов.
Экспортируй модели OBB с помощью режима экспорта в ONNX, TensorRT, OpenVINO и другие форматы. Результаты с повернутыми рамками создаются непосредственно экспортированной моделью, что упрощает пайплайны инференса на edge-устройствах, дронах и серверах.
Создавай ориентированное обнаружение с Ultralytics
Размечай повернутые рамки, обучай модели YOLO26 OBB и развертывай их где угодно с помощью Ultralytics Platform.