Детекция ориентированных объектов YOLO
Обнаруживай объекты под любым углом с помощью повернутых ограничивающих рамок. Модели Ultralytics YOLO26 OBB точно охватывают суда, транспортные средства, здания и текст там, где выровненные по осям рамки перекрываются и не справляются — это идеальное решение для аэрофотоснимков и спутниковых изображений.
Модели YOLO26 OBB
Модели YOLO26-obb прогнозируют повернутые ограничивающие рамки с разрешением 1024 пикселя и созданы для аэрофотоснимков и спутниковых изображений, где объекты располагаются под произвольными углами. Пять размеров позволяют сбалансировать скорость и точность, а все модели дообучаются на пользовательских наборах данных с повернутыми рамками в рамках 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 (пиксели) | mAP 50-95 (e2e) | mAP 50 (e2e) | CPU ONNX (мс) | T4 TensorRT (мс) | Параметры (М) | FLOPs (Б) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 ориентированной детекции YOLO из документации Ultralytics.
Нам доверяют ведущие организации мира
Влияние наших моделей
Оптимизируй процессы в различных отраслях с помощью наших передовых моделей компьютерного зрения. Скорость, точность и простота использования на базе Ultralytics.
Эволюция моделей Ultralytics YOLO
Узнай, как Ultralytics YOLO прошла путь от практического рабочего процесса YOLOv5 до готового к работе на периферийных устройствах инференса YOLO26.
Размечай до 10 раз быстрее с умной аннотацией
Платформа Ultralytics предоставляет инструмент разметки изображений для быстрого создания высококачественных наборов данных. От умной аннотации до точного ручного редактирования — эти функции созданы для сокращения времени разметки изображений без потери качества.
- Умная аннотация на базе SAM: Маски и ограничивающие прямоугольники в один клик.
- Полное покрытие задач искусственного интеллекта: Обнаружение, сегментация экземпляров, семантическая сегментация, классификация, позы, ориентированное обнаружение.
- Поддержка универсальных форматов: На выбор YOLO, COCO и другие.
- Командный просмотр и управление версиями: Четкое сотрудничество на каждом шаге.
Обучай на лучших графических процессорах дешевле
26 графических процессоров NVIDIA от $0.24/ч — от Ampere до Blackwell. Никаких наценок, никаких минимальных требований, никаких обязательств.
Развертывай где угодно
Экспортируй в 20 форматов и развертывай на периферийных устройствах, в облаке и на мобильных устройствах.
Изучи отраслевые решения
Узнай, как команды применяют компьютерное зрение Ultralytics в производственных средах.
Сельское хозяйство
Автомобильная промышленность
Здравоохранение
Логистика
Производство
Розничная торговля
Робототехника
Сельское хозяйство
Автомобильная промышленность
Здравоохранение
Логистика
Производство
Розничная торговля
Робототехника
Сельское хозяйство
Автомобильная промышленность
Здравоохранение
Логистика
Производство
Розничная торговля
Робототехника
Часто задаваемые вопросы
Ориентированное обнаружение объектов предсказывает повернутые ограничивающие прямоугольники, которые соответствуют реальной ориентации каждого объекта, а не выровненные по осям прямоугольники. Для вытянутых или плотно упакованных объектов — судов в гавани, транспортных средств на парковке, строк текста на документе — повернутые прямоугольники ложатся плотно и позволяют избежать перекрытия, из-за которого стандартные прямоугольники становятся неоднозначными.
Используй OBB, когда объекты появляются под произвольными углами поворота и важны их ориентация или точные границы: аэрофотоснимки и спутниковые изображения, инспекция с дронов, анализ документов и промышленные сцены при взгляде сверху. Если объекты в основном вертикальные и ориентация не имеет значения, стандартное обнаружение объектов проще и столь же эффективно.
Модели OBB Ultralytics YOLO26 являются рекомендуемой отправной точкой, предварительно обученной на бенчмарке аэрофотоснимков DOTA и доступной в размерах от нано до экстра-большого. Они используют те же рабочие процессы обучения, валидации и экспорта, что и любая другая задача Ultralytics YOLO.
Размечай повернутые прямоугольники в формате YOLO OBB и запускай режим обучения, либо используй Ultralytics Platform для разметки, обучения на облачных GPU и оценки результатов в браузере. Тонкая настройка на основе весов, предварительно обученных на DOTA, — это самый быстрый путь для большинства датасетов аэрофотоснимков.
Экспортируй модели OBB с помощью режима экспорта в ONNX, TensorRT, OpenVINO и другие форматы. Выходные данные в виде повернутых прямоугольников выдаются экспортированной моделью напрямую, что сохраняет простоту конвейеров инференса на периферийных устройствах, дронах и серверах.
Создавай ориентированную детекцию с Ultralytics
Размечай повернутые рамки, обучай модели YOLO26 OBB и развертывай их где угодно с помощью Ultralytics Platform.