تقسيم الصور آنيًا باستخدام YOLO
تجاوز الصناديق المحيطة باستخدام أقنعة دقيقة على مستوى البكسل. يدعم Ultralytics YOLO26 تقسيم الكائنات والتقسيم الدلالي، مع سير عمل التدريب والتحقق والنشر السريع نفسه المتاح لكل مهام YOLO.
نماذج التقسيم YOLO26
تكشف نماذج YOLO26-seg الأجسام وتتنبأ بقناع دقيق على مستوى البكسل لكل جسم، وتتوفر بخمسة أحجام من النانوي إلى الكبير جدًا. يُعرض أدناه كلٌّ من دقة الصندوق والقناع على حدة؛ ويمكن تدريب جميع الأحجام والتحقق منها وتصديرها عبر سير عمل Ultralytics القياسي.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 segmentation model
model = YOLO("yolo26n-seg.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| النموذج | الحجم (بكسل) | mAP للصندوق (e2e) | mAP للقناع (e2e) | CPU ONNX (مللي ثانية) | T4 TensorRT (مللي ثانية) | المعاملات (مليون) | FLOPs (مليار) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO26n-seg | 640 | 39.6 | 33.9 | 53.3 ± 0.5 | 2.1 ± 0.0 | 2.7 | 9.1 |
| YOLO26s-seg | 640 | 47.3 | 40.0 | 118.4 ± 0.9 | 3.3 ± 0.0 | 10.4 | 34.2 |
| YOLO26m-seg | 640 | 52.5 | 44.1 | 328.2 ± 2.4 | 6.7 ± 0.1 | 23.6 | 121.5 |
| YOLO26l-seg | 640 | 54.4 | 45.5 | 387.0 ± 3.7 | 8.0 ± 0.1 | 28.0 | 139.8 |
| YOLO26x-seg | 640 | 56.5 | 47.0 | 787.0 ± 6.8 | 16.4 ± 0.1 | 62.8 | 313.5 |
معايير أداء تقسيم الكائنات في YOLO26 من وثائق Ultralytics.
تحظى بثقة المؤسسات الرائدة عالميًا
أثر نماذجنا
بسّط العمليات في مختلف القطاعات باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي للرؤية المتطورة لدينا. سرعة ودقة وسهولة استخدام مدعومة من Ultralytics.
تطور نماذج Ultralytics YOLO
تعرّف على تطور Ultralytics YOLO من سير عمل YOLOv5 العملي إلى استدلال YOLO26 الجاهز للأجهزة الطرفية.
أنجز وسم البيانات بسرعة تفوق 10 مرات باستخدام التعليقات التوضيحية الذكية
توفر لك منصة Ultralytics أداة لتعليق الصور التوضيحي لبناء مجموعات بيانات عالية الجودة بسرعة أكبر. صُممت هذه الميزات، بدءًا من التعليقات التوضيحية الذكية ووصولًا إلى التحرير اليدوي الدقيق، لتقليل الوقت اللازم لوسم الصور من دون التضحية بالجودة.
- تعليقات توضيحية ذكية مدعومة بـ SAM:أقنعة ومربعات إحاطة بنقرة واحدة.
- تغطية كاملة لمهام الذكاء الاصطناعي:الكشف، وتقسيم الكائنات إلى وحدات، والتقسيم الدلالي، والتصنيف، وتقدير الوضعية، وOBB.
- دعم شامل للتنسيقات:اختر YOLO أو COCO أو غيرهما.
- مراجعة الفريق وإدارة الإصدارات:تعاون واضح في كل خطوة.
درّب باستخدام أفضل وحدات GPU بتكلفة أقل
26 وحدة GPU من NVIDIA بأسعار تبدأ من 0.24 دولار/ساعة — من Ampere إلى Blackwell. بلا هوامش ربح إضافية، أو حد أدنى، أو التزام.
استكشف حلول القطاعات
تعرّف على كيفية تطبيق الفرق لرؤية الحاسوب من Ultralytics في بيئات الإنتاج.
الزراعة
السيارات
الرعاية الصحية
الخدمات اللوجستية
التصنيع
البيع بالتجزئة
الروبوتات
الزراعة
السيارات
الرعاية الصحية
الخدمات اللوجستية
التصنيع
البيع بالتجزئة
الروبوتات
الزراعة
السيارات
الرعاية الصحية
الخدمات اللوجستية
التصنيع
البيع بالتجزئة
الروبوتات
الأسئلة المتكررة
يكشف تقسيم الكائنات كل جسم ويحدّد حدوده بقناع دقيق على مستوى البكسل بدلًا من الاكتفاء بصندوق إحاطة. وهو الخيار المناسب عندما يكون شكل الجسم أو مساحته أو حدوده مهمة، مثل قياس العناصر أو فصل الأجسام المتلامسة أو إخفاء المناطق للمعالجة اللاحقة. يعمل تقسيم Ultralytics YOLO آنيًا باستخدام واجهة API نفسها المستخدمة في الكشف.
ينتج تقسيم الكائنات قناعًا مستقلًا لكل جسم، لذا تحصل سيارتان متجاورتان على قناعين. يعيّن التقسيم الدلالي وسم فئة لكل بكسل في المشهد من دون فصل الأجسام الفردية. يدعم Ultralytics YOLO26 النوعين: استخدم تقسيم الكائنات لعدّ الأجسام المتميزة وتتبعها، واستخدم التقسيم الدلالي لفهم المشهد بالكامل، مثل رسم خرائط الطرق أو الغطاء النباتي.
تُعد نماذج التقسيم Ultralytics YOLO26 نقطة البداية الموصى بها للمشاريع الجديدة، بدءًا من الحجم النانوي للأجهزة الطرفية وصولًا إلى المتغيرات الأكبر للأعمال التي تتطلب دقة عالية. وتظل نماذج تقسيم YOLO11 مدعومة عبر سير العمل نفسه.
أضف التعليقات التوضيحية إلى الأقنعة ودرّب باستخدام وضع التدريب في مكتبة Ultralytics، أو استخدم Ultralytics Platform لإضافة التعليقات التوضيحية بأدوات المضلعات الذكية، والتدريب على وحدات GPU سحابية، ومقارنة عمليات التشغيل. ويتقارب الضبط الدقيق انطلاقًا من أوزان تقسيم مدرّبة مسبقًا بسرعة على معظم مجموعات البيانات المخصصة.
صدّر النماذج المدرّبة باستخدام وضع التصدير إلى ONNX وOpenVINO وTensorRT وCoreML وLiteRT وغيرها. ينتج النموذج المُصدَّر أقنعة التقسيم مباشرةً، لذا يظل مسار النشر بسيطًا على الأجهزة الطرفية والسحابة والهواتف المحمولة.
أنشئ حلول تقسيم الصور باستخدام Ultralytics
أضف التعليقات التوضيحية إلى الأقنعة، ودرّب نماذج تقسيم YOLO26، وانشرها في أي مكان باستخدام Ultralytics Platform.