YOLO 旋转目标检测
使用旋转边界框在任意角度检测对象。Ultralytics YOLO26 OBB 模型能够精准紧凑地贴合船舶、车辆、建筑以及文本，避免了轴对齐边界框重叠且失效的问题——是航空和卫星影像的理想选择。
YOLO26 OBB 模型
YOLO26-obb 模型可在 1024 像素分辨率下预测旋转边界框，专为对象呈任意角度的航空和卫星影像而设计。五种尺寸在速度与精度之间取得平衡，并且全部支持使用标准工作流在自定义旋转框数据集上进行微调。
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 OBB model
model = YOLO("yolo26n-obb.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| 模型 | 尺寸 (px) | mAP 50-95 (e2e) | mAP 50 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | 参数量 (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 |
来自 Ultralytics 文档的 YOLO26 旋转检测基准。
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- 全 AI 任务覆盖：检测、实例分割、语义分割、分类、姿态估计、OBB。
- 通用格式支持：随心选择 YOLO、COCO 等格式。
- 团队审阅与版本控制：在每一步都实现清晰的协作。
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常见问题解答
定向对象检测预测与每个对象的实际方向相匹配的旋转边界框，而不是轴对齐的矩形。对于细长或密集的对象（如港口中的船舶、停车场中的车辆、文档上的文本行），旋转边界框可以紧密贴合，并避免使标准边界框变得模糊的重叠。
当对象出现任意旋转且其方向或紧密范围很重要时，请使用OBB：航拍和卫星图像、无人机巡检、文档分析以及从上方俯瞰的工业场景。如果对象大多直立且方向无关紧要，标准对象检测会更简单且同样有效。
Ultralytics YOLO26 OBB 模型是推荐的起点，它们在 DOTA 航拍图像基准测试上进行了预训练，并提供从 nano 到 extra-large 等多种尺寸。它们与所有其他 Ultralytics YOLO 任务共享相同的训练、验证和导出工作流。
以 YOLO OBB 格式标注旋转边界框并运行训练模式，或者使用Ultralytics Platform在浏览器中进行标注、在云端 GPU 上训练并评估结果。从 DOTA 预训练权重进行微调是大多数航拍数据集的最快路径。
使用导出模式将 OBB 模型导出为 ONNX、TensorRT、OpenVINO 等格式。旋转边界框输出由导出的模型直接生成，从而使边缘设备、无人机和服务器上的推理管道保持简单。
使用 Ultralytics 构建旋转检测
使用 Ultralytics Platform 标注旋转边界框、训练 YOLO26 OBB 模型并在任何地方部署它们。