Segmentação de imagens YOLO em tempo real
Vá além das caixas delimitadoras com máscaras precisas em nível de pixel. O Ultralytics YOLO26 oferece suporte à segmentação de instâncias e semântica com o mesmo fluxo de trabalho rápido de treinamento, validação e implantação das demais tarefas YOLO.
Modelos de segmentação YOLO26
Os modelos YOLO26-seg detectam objetos e preveem uma máscara precisa em nível de pixel para cada um, em cinco tamanhos, de nano a extra-grande. A precisão das caixas e das máscaras é apresentada separadamente abaixo; todos os tamanhos podem ser treinados, validados e exportados pelo fluxo de trabalho padrão da Ultralytics.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 segmentation model
model = YOLO("yolo26n-seg.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modelo | Tamanho (px) | mAP de caixas (e2e) | mAP de máscaras (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parâmetros (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 |
Benchmarks de segmentação de instâncias do YOLO26 na documentação da Ultralytics.
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- 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.
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Perguntas frequentes
A segmentação de instâncias detecta cada objeto e o contorna com uma máscara precisa em nível de pixel, em vez de usar apenas uma caixa delimitadora. É a tarefa certa quando o formato, a área ou os limites dos objetos são importantes — por exemplo, para medir itens, separar objetos que se tocam ou mascarar regiões para processamento posterior. A segmentação Ultralytics YOLO funciona em tempo real com a mesma API da detecção.
A segmentação de instâncias gera uma máscara separada para cada objeto; assim, dois carros adjacentes recebem duas máscaras. A segmentação semântica atribui um rótulo de classe a cada pixel da cena sem separar os objetos individuais. O Ultralytics YOLO26 oferece suporte às duas: use a segmentação de instâncias para contar e rastrear objetos distintos, e a segmentação semântica para compreender a cena toda, por exemplo, ao mapear estradas ou vegetação.
Os modelos de segmentação Ultralytics YOLO26 são o ponto de partida recomendado para novos projetos, desde o tamanho nano para dispositivos de borda até variantes maiores para tarefas que exigem alta precisão. Os modelos de segmentação YOLO11 continuam sendo compatíveis com o mesmo fluxo de trabalho.
Anote máscaras e treine com o modo de treinamento da biblioteca Ultralytics, ou use a Ultralytics Platform para anotar com ferramentas inteligentes de polígonos, treinar em GPUs na nuvem e comparar execuções. O ajuste fino com pesos pré-treinados de segmentação converge rapidamente na maioria dos conjuntos de dados personalizados.
Exporte os modelos treinados com o modo de exportação para ONNX, OpenVINO, TensorRT, CoreML, LiteRT e outros formatos. As máscaras de segmentação são geradas nativamente pelo modelo exportado, mantendo simples o fluxo de implantação em dispositivos de borda, na nuvem e em dispositivos móveis.
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