Deteção de objetos YOLO em tempo real
Encontra e localiza objetos em imagens e vídeos com os modelos de deteção Ultralytics YOLO26. Treina com os teus próprios dados, avalia com métricas claras e implementa em tempo real na edge, nuvem e dispositivos móveis.
Modelos de deteção YOLO26
A deteção de objetos é a tarefa fundamental da família YOLO26, com cinco tamanhos de modelo que cobrem desde CPUs integradas até cargas de trabalho em nuvem que exigem alta precisão. Cada tamanho treina com os teus próprios dados usando a mesma API de três linhas e exporta para o formato que o teu hardware melhor executa.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 detection model
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modelo | Tamanho (px) | mAP 50-95 | mAP 50-95 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parâmetros (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 |
Benchmarks de deteção YOLO26 da documentação da Ultralytics.
Com a confiança das organizações líderes mundiais
O impacto dos nossos modelos
Otimiza processos em todas as indústrias com os nossos modelos de IA de visão de última geração. Velocidade, precisão e facilidade de utilização potenciadas pela Ultralytics.
A evolução dos modelos Ultralytics YOLO
Vê como o Ultralytics YOLO evoluiu do prático fluxo de trabalho YOLOv5 para a inferência YOLO26 pronta para edge.
Tornou a detecção de objetos em tempo real acessível com um fluxo de trabalho PyTorch rápido e prático.
Expansão do fluxo de trabalho unificado em deteção, segmentação, classificação, pose e OBB.
Precisão, velocidade e eficiência melhoradas enquanto se preserva o familiar fluxo de trabalho Ultralytics.
Introduziu inferência de ponta a ponta e uma arquitetura otimizada para implantação eficiente na borda.
Rotule até 10x mais rápido com a anotação inteligente
A Ultralytics Platform fornece a ferramenta de anotação de imagens para criar conjuntos de dados de alta qualidade mais rapidamente. Desde a anotação inteligente até a edição manual precisa, estes recursos foram projetados para reduzir o tempo de rotulagem de imagens sem sacrificar a qualidade.
- Anotação inteligente baseada em SAM: Máscaras e caixas delimitadoras em um clique.
- Cobertura total de tarefas de IA: Detecção, segmentação de instâncias, segmentação semântica, classificação, pose, OBB.
- Suporte a formatos universais: A tua escolha entre YOLO, COCO, VOC e muito mais.
- Revisão de equipe e controle de versão: Colaboração clara em cada passo.
Treina nas melhores GPUs por menos
26 GPUs NVIDIA a partir de $0,24/hora — desde Ampere a Blackwell. Sem margens, sem mínimos, sem compromissos.
Implementa em qualquer lugar
Exporta para 20 formatos e faz o deploy em edge, cloud e mobile.
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Vê como as equipas aplicam a visão computacional da Ultralytics em ambientes de produção.
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Perguntas frequentes
Object detection identifica objetos numa imagem ou frame de vídeo e localiza cada um com uma caixa delimitadora (bbox) e etiqueta de classe. Os modelos Ultralytics YOLO realizam a deteção numa única passagem, razão pela qual funcionam em tempo real em hardware desde dispositivos de edge até GPUs na nuvem. A deteção é a tarefa fundamental da família Ultralytics YOLO e o ponto de partida para fluxos de trabalho de seguimento, contagem e análise.
Ultralytics YOLO26 é a última geração estável e a escolha recomendada para novos projetos de deteção. O seu design end-to-end e sem NMS simplifica a implementação, e a variante nano está otimizada para inferência em CPU e edge. Famílias anteriores como YOLO11 e YOLOv5u permanecem suportadas através da mesma API.
Usa o train mode da biblioteca Ultralytics com o teu conjunto de dados no formato YOLO, ou usa a Ultralytics Platform para anotar imagens, treinar em GPUs na nuvem e gerir execuções a partir do navegador. Recomenda-se começar com pesos pré-treinados: o fine-tuning converge mais rapidamente e requer menos dados do que treinar do zero.
Os modelos de deteção são avaliados com precisão (precision), recall e precisão média média (mAP) calculados através de limiares de IoU. A validação da Ultralytics reporta estas métricas automaticamente para cada classe. O model evaluation guide explica como interpretá-las e melhorar o teu conjunto de dados e configuração de treino.
Usa o export mode para converter detetores treinados para formatos como ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO e LiteRT para o teu hardware alvo. O design sem NMS do YOLO26 mantém o grafo exportado simples, e o benchmark mode compara a velocidade e a precisão entre formatos antes de fazeres o deploy.
Constrói deteção de objetos com a Ultralytics
Anota dados, treina detetores YOLO26 e implementa-os em qualquer lugar com a Ultralytics Platform.