Rilevamento oggetti YOLO in tempo reale
Trova e localizza oggetti in immagini e video con i modelli di rilevamento Ultralytics YOLO26. Addestra sui tuoi dati, valuta con metriche chiare e distribuisci in tempo reale su edge, cloud e dispositivi mobili.
Modelli di rilevamento YOLO26
Il rilevamento oggetti è il compito fondamentale della famiglia YOLO26, con cinque dimensioni di modello che coprono tutto, dalle CPU integrate ai carichi di lavoro cloud critici per la precisione. Ogni dimensione si addestra sui tuoi dati con la stessa API a tre righe ed esegue l'esportazione nel formato più adatto al tuo hardware.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 detection model
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modello | Dimensione (px) | mAP 50-95 | mAP 50-95 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parametri (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 |
Benchmark di rilevamento YOLO26 dalla documentazione di Ultralytics.
Scelto dalle principali organizzazioni mondiali
L'impatto dei nostri modelli
Semplifica i processi in tutti i settori con i nostri modelli di visione artificiale all'avanguardia. Velocità, precisione e facilità d'uso potenziate da Ultralytics.
L'evoluzione dei modelli Ultralytics YOLO
Scopri come Ultralytics YOLO si è evoluto dal pratico flusso di lavoro di YOLOv5 all'inferenza YOLO26 pronta per l'edge.
Ha reso l'object detection in tempo reale accessibile con un workflow PyTorch rapido e pratico.
Espanso il flusso di lavoro unificato tra rilevamento, segmentazione, classificazione, pose e OBB.
Precisione, velocità ed efficienza migliorate mantenendo il familiare flusso di lavoro Ultralytics.
Introdotta l'inferenza end-to-end e un'architettura ottimizzata per un efficiente deployment sull'edge.
Etichetta fino a 10 volte più velocemente con l'annotazione intelligente
La Ultralytics Platform ti offre lo strumento di annotazione delle immagini per creare dataset di alta qualità più velocemente. Dall'annotazione intelligente alla precisa modifica manuale, queste funzionalità sono progettate per ridurre i tempi di etichettatura delle immagini senza sacrificarne la qualità.
- Annotazione intelligente basata su SAM: Maschere e bounding boxes in un solo clic.
- Copertura completa dei task AI: Detection, instance segmentation, semantic segmentation, classification, pose, OBB.
- Supporto universale per i formati: La tua scelta tra YOLO, COCO, VOC e altro ancora.
- Revisione del team e versionamento: Collaborazione chiara in ogni fase.
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Domande frequenti
Il rilevamento oggetti identifica gli oggetti in un'immagine o in un fotogramma video e localizza ciascuno di essi con una bounding box ed etichetta di classe. I modelli Ultralytics YOLO eseguono il rilevamento in un unico passaggio, motivo per cui funzionano in tempo reale su hardware che spazia dai dispositivi edge alle GPU cloud. Il rilevamento è il compito fondamentale della famiglia Ultralytics YOLO e il punto di partenza per flussi di lavoro di tracciamento, conteggio e analisi.
Ultralytics YOLO26 è l'ultima generazione stabile e la scelta consigliata per nuovi progetti di rilevamento. Il suo design end-to-end senza NMS semplifica la distribuzione e la variante nano è ottimizzata per l'inferenza su CPU ed edge. Famiglie precedenti come YOLO11 e YOLOv5u rimangono supportate tramite la stessa API.
Usa la modalità train della libreria Ultralytics con il tuo dataset in formato YOLO, oppure usa Ultralytics Platform per annotare immagini, addestrare su GPU cloud e gestire le esecuzioni dal browser. Si consiglia di iniziare da pesi pre-addestrati: il fine-tuning converge più velocemente e richiede meno dati rispetto all'addestramento da zero.
I modelli di rilevamento vengono valutati con precisione, recall e mean average precision (mAP) calcolate attraverso soglie IoU. La validazione di Ultralytics riporta automaticamente queste metriche per ogni classe. La guida alla valutazione del modello spiega come interpretarle e migliorare il tuo dataset e la tua configurazione di addestramento.
Usa la modalità export per convertire i rilevatori addestrati in formati come ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO e LiteRT per il tuo hardware di destinazione. Il design senza NMS di YOLO26 mantiene semplice il grafo esportato e la modalità benchmark confronta velocità e precisione tra i vari formati prima della distribuzione.
Costruisci il rilevamento oggetti con Ultralytics
Annota i dati, addestra i rilevatori YOLO26 e distribuiscili ovunque con Ultralytics Platform.