Detecção de objetos YOLO em tempo real
Encontre e localize objetos em imagens e vídeos com os modelos de detecção Ultralytics YOLO26. Treine com seus próprios dados, avalie com métricas claras e implante em tempo real na borda, na nuvem e em dispositivos móveis.
Modelos de detecção YOLO26
A detecção de objetos é a tarefa fundamental da família YOLO26, com cinco tamanhos de modelo que atendem desde CPUs embarcadas até cargas de trabalho na nuvem que exigem alta precisão. Todos os tamanhos podem ser treinados com seus próprios dados usando a mesma API de três linhas e exportados para o formato mais adequado ao seu hardware.
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 do YOLO26, segundo a documentação da Ultralytics.
Com a confiança das principais organizações do mundo
O impacto dos nossos modelos
Otimiza processos em vários setores com os nossos modelos de IA de visão de última geração. Velocidade, precisão e facilidade de utilização com a tecnologia da Ultralytics.
A evolução dos modelos Ultralytics YOLO
Vê como Ultralytics YOLO evoluiu do fluxo de trabalho prático do YOLOv5 para a inferência do YOLO26, pronta para a borda.
Anota até 10 vezes mais depressa com a anotação inteligente
A Ultralytics Platform oferece-te a ferramenta de anotação de imagens para criares conjuntos de dados de alta qualidade mais depressa. Da anotação inteligente à edição manual precisa, estas funcionalidades foram concebidas para reduzir o tempo de rotulagem de imagens sem comprometer a qualidade.
- Anotação inteligente com tecnologia SAM:Máscaras e caixas delimitadoras com um só clique.
- Cobertura completa de tarefas de IA:Deteção, segmentação de instâncias, segmentação semântica, classificação, pose, OBB.
- Suporte universal a formatos:Escolhe YOLO, COCO e muito mais.
- Revisão e controlo de versões em equipa:Colaboração clara em cada etapa.
Treine com as melhores GPUs por menos
26 GPU NVIDIA a partir de 0,24 $/hora — de Ampere a Blackwell. Sem margem de lucro, sem mínimos, sem compromisso.
Implementa em qualquer lugar
Exporte para 22 formatos e implante em dispositivos de borda, na nuvem e em dispositivos móveis.
Explora soluções para o setor
Vê como as equipas aplicam a visão computacional da Ultralytics em ambientes de produção.
Agricultura
Automotivo
Saúde
Logística
Manufatura
Varejo
Robótica
Perguntas frequentes
A detecção de objetos identifica objetos em uma imagem ou quadro de vídeo e localiza cada um com uma caixa delimitadora e um rótulo de classe. Os modelos Ultralytics YOLO detectam objetos em uma única passagem, o que permite executá-los em tempo real em hardware que vai de dispositivos de borda a GPUs na nuvem. A detecção é a tarefa fundamental da família Ultralytics YOLO e o ponto de partida para fluxos de trabalho de rastreamento, contagem e análise.
O Ultralytics YOLO26 é a geração estável mais recente e a opção recomendada para novos projetos de detecção. Seu design de ponta a ponta, sem NMS, simplifica a implantação, e a variante nano é otimizada para inferência em CPU e dispositivos de borda. As famílias anteriores, como YOLO11 e YOLOv5u, continuam sendo compatíveis com a mesma API.
Use o modo de treinamento da biblioteca Ultralytics com seu conjunto de dados no formato YOLO, ou use a Ultralytics Platform para anotar imagens, treinar em GPUs na nuvem e gerenciar execuções pelo navegador. Recomendamos começar com pesos pré-treinados: o ajuste fino converge mais rápido e exige menos dados do que o treinamento do zero.
Os modelos de detecção são avaliados por precisão, revocação e precisão média (mAP), calculadas em vários limiares de IoU. A validação da Ultralytics informa essas métricas automaticamente para cada classe. O guia de avaliação de modelos explica como interpretá-las e melhorar seu conjunto de dados e a configuração de treinamento.
Use o modo de exportação para converter detectores treinados para formatos como ONNX, OpenVINO, TensorRT, CoreML e LiteRT, adequados ao hardware de destino. O design do YOLO26 sem NMS mantém o grafo exportado simples, e o modo de benchmark compara velocidade e precisão entre formatos antes da implantação.
Crie soluções de detecção de objetos com a Ultralytics
Anote dados, treine detectores YOLO26 e implante-os em qualquer lugar com a Ultralytics Platform.