Segmentazione semantica YOLO in tempo reale
Comprendi intere scene con etichette di classe dense per ogni pixel. I modelli di segmentazione semantica Ultralytics classificano ogni pixel — strade, vegetazione, edifici, prodotti — con lo stesso workflow rapido di addestramento e distribuzione di ogni task YOLO.
Modelli YOLO26 per la segmentazione semantica
I modelli YOLO26-sem assegnano un'etichetta a ogni pixel della scena; i risultati riportati di seguito sono espressi come IoU medio a una risoluzione di 1024×2048. Le cinque dimensioni vanno dalla distribuzione edge alla mappatura in cui la precisione è fondamentale; la documentazione descrive anche varianti a 640 pixel per carichi di lavoro più leggeri.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 semantic segmentation model
model = YOLO("yolo26n-sem.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modello | Dimensione (px) | mIoU | PyTorch su RTX 3090 (ms) | Parametri (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|
| YOLO26n-sem | 1024 × 2048 | 78.3 | 4.4 ± 0.0 | 1.6 | 22.7 |
| YOLO26s-sem | 1024 × 2048 | 80.8 | 8.4 ± 0.0 | 6.5 | 88.8 |
| YOLO26m-sem | 1024 × 2048 | 82.0 | 19.9 ± 0.1 | 14.3 | 304.5 |
| YOLO26l-sem | 1024 × 2048 | 82.9 | 26.5 ± 0.1 | 17.9 | 384.7 |
| YOLO26x-sem | 1024 × 2048 | 83.6 | 48.9 ± 0.2 | 40.2 | 861.7 |
Benchmark di segmentazione semantica di YOLO26 a 1024×2048 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 semantica assegna un’etichetta di classe a ogni pixel di un’immagine, producendo una mappa densa dell’intera scena anziché riquadri o maschere per oggetto. Risponde a domande come quali pixel rappresentano la strada, l’acqua, le colture o un difetto — la base per comprendere le scene nella mobilità, nell’agricoltura, nell’ispezione e nella mappatura.
La segmentazione semantica assegna un’etichetta a ogni pixel in base alla classe, senza separare i singoli oggetti: tutte le auto condividono un’unica etichetta. La segmentazione delle istanze produce una maschera distinta per ogni oggetto, così puoi contarli e seguirli. Usa la segmentazione semantica per comprendere la scena nel suo insieme e la segmentazione delle istanze per l’analisi a livello di oggetto; Ultralytics supporta entrambe con un unico workflow.
I modelli di segmentazione semantica Ultralytics sono i primi della famiglia YOLO a produrre etichette dense per ogni pixel, annunciate nella roadmap Ultralytics e documentate nella documentazione sulla segmentazione semantica. Condividono il familiare workflow Ultralytics di addestramento, convalida ed esportazione.
Prepara maschere per ogni pixel delle tue classi ed esegui la modalità train della libreria Ultralytics, oppure gestisci le annotazioni, l’addestramento nel cloud su GPU e la valutazione dal browser con Ultralytics Platform. Il fine-tuning di pesi pretrained è il modo più rapido per ottenere risultati solidi.
Esporta con la modalità export in formati come ONNX, OpenVINO e TensorRT per eseguire inferenze in tempo reale su dispositivi edge, veicoli e server. Gli output densi per ogni pixel provengono direttamente dal modello esportato, mantenendo semplici le pipeline a valle.
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