كشف الأجسام في الوقت الفعلي باستخدام YOLO
اعثر على الأجسام وحدد مواقعها في الصور ومقاطع الفيديو باستخدام نماذج الكشف Ultralytics YOLO26. قم بالتدريب على بياناتك الخاصة، والتقييم باستخدام مقاييس واضحة، والنشر في الوقت الفعلي على الحافة (edge) والسحابة والجوال.
نماذج الكشف YOLO26
يعد كشف الأجسام المهمة الأساسية لعائلة YOLO26، حيث تغطي خمسة أحجام للنماذج كل شيء بدءاً من وحدات المعالجة المركزية (CPU) المدمجة وصولاً إلى أعباء العمل السحابية التي تتطلب دقة عالية. يتدرب كل حجم على بياناتك الخاصة باستخدام نفس واجهة برمجة التطبيقات (API) المكونة من ثلاثة أسطر، ويتم تصديره إلى التنسيق الذي يعمل بشكل أفضل مع أجهزتك.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 detection model
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| النموذج | الحجم (px) | mAP 50-95 | mAP 50-95 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (بالملي ثانية) | المعاملات (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO26n | 640 | 40.9 | 40.1 | 38.9 ± 0.7 | 1.7 ± 0.0 | 2.4 | 5.4 |
| YOLO26s | 640 | 48.6 | 47.8 | 87.2 ± 0.9 | 2.5 ± 0.0 | 9.5 | 20.7 |
| YOLO26m | 640 | 53.1 | 52.5 | 220.0 ± 1.4 | 4.7 ± 0.1 | 20.4 | 68.2 |
| YOLO26l | 640 | 55.0 | 54.4 | 286.2 ± 2.0 | 6.2 ± 0.2 | 24.8 | 86.4 |
| YOLO26x | 640 | 57.5 | 56.9 | 525.8 ± 4.0 | 11.8 ± 0.2 | 55.7 | 193.9 |
معايير كشف YOLO26 من وثائق Ultralytics.
تحظى بثقة المؤسسات الرائدة عالميًا
تأثير نماذجنا
قم بتبسيط العمليات عبر مختلف القطاعات باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية المتطورة لدينا. السرعة، والدقة، وسهولة الاستخدام مدعومة بواسطة Ultralytics.
تطور نماذج Ultralytics YOLO
تعرّف على كيفية تطور Ultralytics YOLO من سير عمل YOLOv5 العملي إلى استدلال YOLO26 الجاهز للحافة.
جعل اكتشاف الكائنات في الوقت الفعلي متاحاً من خلال سير عمل PyTorch سريع وعملي.
توسيع سير العمل الموحد ليشمل الكشف، والتجزئة، والتصنيف، وتقدير الوضع، و OBB.
تحسين الدقة والسرعة والكفاءة مع الحفاظ على سير عمل Ultralytics المألوف.
تقديم استدلال شامل وبنية محسنة للنشر الفعال على الحافة.
نفذ عمليات التوسيم بسرعة تصل إلى 10 أضعاف باستخدام التوسيم الذكي
توفر لك منصة Ultralytics أداة لتوسيم الصور لإنشاء مجموعات بيانات عالية الجودة بشكل أسرع. بدءاً من التوسيم الذكي وحتى التعديل اليدوي الدقيق، صُممت هذه الميزات لتقليل وقت توسيم الصور دون التضحية بالجودة.
- التوسيم الذكي المدعوم بتقنية SAM:أقنعة ومربعات إحاطة بضغطة واحدة.
- تغطية كاملة لمهام الذكاء الاصطناعي:الكشف، وتجزئة النسخ، والتجزئة الدلالية، والتصنيف، وتحديد الوضع، وOBB.
- دعم التنسيقات الشامل:خيارك من YOLO وCOCO وVOC وغيرها.
- مراجعة الفريق وإصدار النسخ:تعاون واضح في كل خطوة.
تدريب على أفضل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) بتكلفة أقل
26 وحدة معالجة رسومات NVIDIA تبدأ من 0.24 دولار/ساعة - من معمارية Ampere إلى Blackwell. بدون تكاليف إضافية، وبدون حد أدنى، وبدون التزامات.
انشر في أي مكان
التصدير إلى 20 تنسيقاً والنشر عبر الحافة، السحاب، والأجهزة المحمولة.
استكشف حلول القطاعات
اطلع على كيفية تطبيق الفرق لرؤية Ultralytics الحاسوبية في بيئات الإنتاج.
الذكاء الاصطناعي في الزراعة
الذكاء الاصطناعي في السيارات
الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية
الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية
الذكاء الاصطناعي في التصنيع
الذكاء الاصطناعي في التجزئة
الذكاء الاصطناعي في الروبوتات
الذكاء الاصطناعي في الزراعة
الذكاء الاصطناعي في السيارات
الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية
الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية
الذكاء الاصطناعي في التصنيع
الذكاء الاصطناعي في التجزئة
الذكاء الاصطناعي في الروبوتات
الذكاء الاصطناعي في الزراعة
الذكاء الاصطناعي في السيارات
الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية
الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية
الذكاء الاصطناعي في التصنيع
الذكاء الاصطناعي في التجزئة
الذكاء الاصطناعي في الروبوتات
الأسئلة الشائعة
كشف الأجسام يحدد الأجسام في صورة أو إطار فيديو ويحدد موقع كل منها باستخدام صندوق إحاطة (bounding box) وتسمية فئة. تقوم نماذج Ultralytics YOLO بإجراء الكشف في تمريرة واحدة، ولهذا السبب فهي تعمل في الوقت الفعلي على الأجهزة بدءاً من أجهزة الحافة وصولاً إلى وحدات معالجة الرسومات (GPU) السحابية. الكشف هو المهمة الأساسية لعائلة Ultralytics YOLO ونقطة البداية لسير عمل التتبع والعد والتحليلات.
Ultralytics YOLO26 هو أحدث جيل مستقر والخيار الموصى به لمشاريع الكشف الجديدة. تصميمه الشامل الذي لا يحتاج إلى NMS يبسط عملية النشر، كما أن الإصدار الصغير (nano) مُحسّن للاستدلال على وحدة المعالجة المركزية (CPU) وأجهزة الحافة. تظل العائلات الأقدم مثل YOLO11 و YOLOv5u مدعومة من خلال نفس واجهة برمجة التطبيقات (API).
استخدم وضع التدريب في مكتبة Ultralytics مع مجموعة بياناتك بتنسيق YOLO، أو استخدم منصة Ultralytics لتعليق الصور، والتدريب على وحدات معالجة الرسومات (GPU) السحابية، وإدارة عمليات التشغيل من المتصفح. يوصى بالبدء بأوزان مدربة مسبقاً: حيث يتقارب الضبط الدقيق بشكل أسرع ويحتاج إلى بيانات أقل من التدريب من الصفر.
يتم تقييم نماذج الكشف باستخدام الدقة (precision)، والاسترجاع (recall)، ومتوسط دقة المتوسط (mAP) المحسوبة عبر عتبات IoU. تُبلغ عملية التحقق في Ultralytics عن هذه المقاييس لكل فئة تلقائياً. يشرح دليل تقييم النموذج كيفية تفسيرها وتحسين مجموعة البيانات وإعداد التدريب الخاص بك.
استخدم وضع التصدير لتحويل الكاشفات المدربة إلى تنسيقات مثل ONNX و TensorRT و CoreML و OpenVINO و LiteRT للأجهزة المستهدفة. تصميم YOLO26 الخالي من NMS يجعل الرسم البياني المُصدّر بسيطاً، ويقوم وضع المعيار بمقارنة السرعة والدقة عبر التنسيقات قبل الشحن.
أنشئ كشف الأجسام باستخدام Ultralytics
قم بتعليق البيانات، وتدريب كاشفات YOLO26، ونشرها في أي مكان باستخدام منصة Ultralytics.