YOLO yönelimli nesne algılama
Döndürülmüş sınırlayıcı kutularla nesneleri her açıda algıla. Ultralytics YOLO26 OBB modelleri; eksene hizalı kutuların örtüştüğü ve başarısız olduğu durumlarda gemilere, araçlara, binalara ve metinlere tam oturur; hava ve uydu görüntüleri için idealdir.
YOLO26 OBB modelleri
YOLO26-obb modelleri, nesnelerin rastgele açılarda göründüğü hava ve uydu görüntüleri için oluşturulmuş olup 1024 piksel çözünürlükte döndürülmüş sınırlayıcı kutuları tahmin eder. Beş farklı boyut hız ile doğruluk arasında denge kurar ve tümü standart iş akışıyla özel döndürülmüş kutu veri kümelerinde ince ayar (fine-tune) yapılabilir.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 OBB model
model = YOLO("yolo26n-obb.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Model | Boyut (px) | mAP 50-95 (e2e) | mAP 50 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parametreler (M) | FLOP'lar (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 belgelerinden YOLO26 yönelimli algılama kıyaslamaları.
Dünyanın önde gelen kuruluşlarının güvendiği
Modellerimizin etkisi
Son teknoloji bilgisayarlı görü yapay zeka modellerimizle sektörler genelinde süreçleri kolaylaştırın. Ultralytics tarafından desteklenen hız, doğruluk ve kullanım kolaylığı.
Ultralytics YOLO modellerinin evrimi
Ultralytics YOLO'nun pratik YOLOv5 iş akışından uç birim için hazır YOLO26 çıkarımına nasıl evrildiğini gör.
Hızlı ve pratik bir PyTorch iş akışıyla gerçek zamanlı nesne algılamayı erişilebilir kıldı.
Algılama, segmentasyon, sınıflandırma, pose ve OBB genelinde birleşik iş akışını genişletti.
Tanıdık Ultralytics iş akışını korurken doğruluk, hız ve verimliliği artırdı.
Uç cihazlarda verimli dağıtım için optimize edilmiş bir mimari ve uçtan uca çıkarım özelliğini sundu.
Akıllı etiketleme ile 10 kata kadar daha hızlı etiketle
Ultralytics Platform, yüksek kaliteli veri kümelerini daha hızlı oluşturman için gereken görüntü etiketleme aracını sana sunar. Akıllı etiketlemeden hassas manuel düzenlemeye kadar bu özellikler, kaliteden ödün vermeden görüntü etiketleme süresini azaltmak için tasarlanmıştır.
- SAM destekli akıllı etiketleme: Tek tıkla maskeler ve sınırlayıcı kutular.
- Tam AI görev kapsamı: Algılama, örnek segmentasyonu, anlamsal segmentasyon, sınıflandırma, poz tahmini, OBB.
- Evrensel format desteği: YOLO, COCO, VOC ve daha fazlası arasından seçimin.
- Ekip incelemesi ve sürüm yönetimi: Her adımda net iş birliği.
En İyi GPU'lar üzerinde daha ucuza eğitim yapın
Ampere'den Blackwell'e kadar 26 NVIDIA GPU, saatlik 0,24$ başlangıç fiyatıyla. Ek ücret yok, alt limit yok, taahhüt yok.
Her yere dağıtın
20 formata dışarı aktar ve uç cihazlarda, bulutta ve mobilde dağıtım yap.
Sektörel çözümleri keşfedin
Ekiplerin Ultralytics bilgisayarlı görü teknolojisini üretim ortamlarında nasıl uyguladığını görün.
Tarımda yapay zeka
Otomotivde yapay zeka
Sağlıkta yapay zeka
Lojistikte yapay zeka
Üretimde yapay zeka
Perakendede yapay zeka
Robotikte yapay zeka
Tarımda yapay zeka
Otomotivde yapay zeka
Sağlıkta yapay zeka
Lojistikte yapay zeka
Üretimde yapay zeka
Perakendede yapay zeka
Robotikte yapay zeka
Tarımda yapay zeka
Otomotivde yapay zeka
Sağlıkta yapay zeka
Lojistikte yapay zeka
Üretimde yapay zeka
Perakendede yapay zeka
Robotikte yapay zeka
Sıkça sorulan sorular
Yönelimli nesne algılama, eksene hizalı dikdörtgenler yerine her nesnenin gerçek yönelimine uyan döndürülmüş sınırlayıcı kutuları tahmin eder. Limandaki gemiler, otoparktaki araçlar veya bir belgedeki metin satırları gibi uzun veya yoğun şekilde paketlenmiş nesneler için döndürülmüş kutular tam oturur ve standart kutuları belirsizleştiren örtüşmeyi önler.
Nesneler rastgele dönüşlerle göründüğünde ve yönelimleri veya dar kapsamları önemli olduğunda OBB kullan: hava ve uydu görüntüleri, drone ile denetim, belge analizi ve yukarıdan bakılan endüstriyel sahneler. Eğer nesneler çoğunlukla dik duruyorsa ve yönelim önemsizse, standart nesne algılama daha basit ve aynı derecede etkilidir.
Ultralytics YOLO26 OBB modelleri, DOTA hava görüntüleri kıyaslamasında önceden eğitilmiş ve nano boyuttan ekstra büyük boyuta kadar seçeneklerle sunulan önerilen başlangıç noktasıdır. Diğer tüm Ultralytics YOLO görevleriyle aynı eğitim, doğrulama ve dışa aktarma iş akışını paylaşırlar.
Döndürülmüş kutuları YOLO OBB formatında etiketle ve eğitim modunu çalıştır veya tarayıcıda etiketleme yapmak, bulut GPU'larında eğitmek ve sonuçları değerlendirmek için Ultralytics Platform kullan. DOTA önceden eğitilmiş ağırlıklarından ince ayar yapmak, çoğu hava veri kümesi için en hızlı yoldur.
OBB modellerini dışa aktarma modu ile ONNX, TensorRT, OpenVINO ve diğer formatlara dışa aktar. Döndürülmüş kutu çıktıları doğrudan dışa aktarılan model tarafından üretilir, böylece uç cihazlarda, dronlarda ve sunucularda çıkarım hatları basit tutulur.
Ultralytics ile yönelimli algılama geliştir
Ultralytics Platform ile döndürülmüş kutuları etiketle, YOLO26 OBB modellerini eğit ve bunları her yerde dağıt.