Segmentazione delle immagini in tempo reale con YOLO
Vai oltre i riquadri di delimitazione con maschere precise a livello di pixel. Ultralytics YOLO26 supporta la segmentazione delle istanze e semantica con lo stesso flusso di lavoro rapido di training, convalida e distribuzione previsto per tutte le attività YOLO.
Modelli di segmentazione YOLO26
I modelli YOLO26-seg rilevano gli oggetti e prevedono per ciascuno una maschera precisa a livello di pixel, in cinque dimensioni dalla nano alla extra-large. La precisione dei riquadri e delle maschere è riportata separatamente qui sotto; tutte le dimensioni si addestrano, si convalidano e si esportano tramite il flusso di lavoro standard Ultralytics.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 segmentation model
model = YOLO("yolo26n-seg.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modello | Dimensione (px) | mAP dei riquadri (e2e) | mAP delle maschere (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parametri (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
Benchmark della segmentazione delle istanze di YOLO26, dalla documentazione Ultralytics.
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- Annotazione intelligente basata su SAM:Maschere e riquadri di delimitazione con un solo clic.
- Supporto completo per le attività di AI:Rilevamento, segmentazione di istanze, segmentazione semantica, classificazione, stima della posa, OBB.
- Supporto universale dei formati:Scegli tu: YOLO, COCO e altri.
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Domande frequenti
La segmentazione delle istanze rileva ogni oggetto e ne traccia il contorno con una maschera precisa a livello di pixel, anziché limitarsi a un riquadro di delimitazione. È l’attività giusta quando contano la forma, l’area o i contorni degli oggetti, ad esempio per misurare elementi, separare oggetti che si toccano o mascherare regioni per l’elaborazione successiva. La segmentazione Ultralytics YOLO funziona in tempo reale con la stessa API del rilevamento.
La segmentazione delle istanze produce una maschera distinta per ogni oggetto, quindi due auto affiancate ricevono due maschere. La segmentazione semantica assegna un’etichetta di classe a ogni pixel della scena senza separare i singoli oggetti. Ultralytics YOLO26 supporta entrambe: usa la segmentazione delle istanze per contare e tracciare oggetti distinti e la segmentazione semantica per comprendere l’intera scena, ad esempio per mappare strade o vegetazione.
I modelli di segmentazione Ultralytics YOLO26 sono il punto di partenza consigliato per i nuovi progetti, dalla dimensione nano per i dispositivi edge alle varianti più grandi per le applicazioni in cui la precisione è fondamentale. I modelli di segmentazione YOLO11 continuano a essere supportati tramite lo stesso flusso di lavoro.
Annota le maschere e addestra con la modalità train della libreria Ultralytics oppure usa Ultralytics Platform per annotare con strumenti intelligenti per i poligoni, addestrare su GPU cloud e confrontare le esecuzioni. Il fine-tuning a partire da pesi pretrained per la segmentazione converge rapidamente con la maggior parte dei dataset personalizzati.
Esporta i modelli addestrati con la modalità export in ONNX, OpenVINO, TensorRT, CoreML, LiteRT e altri formati. Il modello esportato produce direttamente le maschere di segmentazione, mantenendo semplice la pipeline di distribuzione su dispositivi edge, cloud e mobili.
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