Segmentazione semantica YOLO in tempo reale
Comprendi intere scene con etichette di classe dense per pixel. I modelli di segmentazione semantica di Ultralytics classificano ogni pixel — strade, vegetazione, edifici, prodotti — con lo stesso flusso di lavoro di addestramento e distribuzione rapido di ogni attività YOLO.
Modelli di segmentazione semantica YOLO26
I modelli YOLO26-sem etichettano ogni pixel nella scena, riportati di seguito come mIoU medio a risoluzione 1024×2048. Cinque dimensioni coprono la distribuzione edge fino alla mappatura critica per la precisione, e ulteriori varianti a 600 pixel sono documentate 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 | RTX 3090 PyTorch (ms) | Parametri (M) | FLOP (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 YOLO26 a 1024×2048 dalla documentazione di Ultralytics.
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L'evoluzione dei modelli Ultralytics YOLO
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- Annotazione intelligente basata su SAM: Maschere e riquadri di delimitazione in un clic.
- Copertura completa delle attività di IA: Rilevamento, segmentazione d'istanza, segmentazione semantica, classificazione, posa, OBB.
- Supporto di formati universali: La tua scelta di YOLO, COCO e altro ancora.
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Domande frequenti
La segmentazione semantica assegna un'etichetta di classe a ogni pixel in un'immagine, producendo una mappa densa dell'intera scena anziché riquadri o maschere per singolo oggetto. Risponde a domande quali quali pixel sono strada, acqua, raccolto o difetto, ovvero le basi per la comprensione della scena in ambito mobilità, agricoltura, ispezione e mappatura.
La segmentazione semantica etichetta ogni pixel per classe senza separare i singoli oggetti: tutte le auto condividono un'unica etichetta. La segmentazione d'istanza produce una maschera distinta per oggetto, così puoi contarli e tracciarli. Usa la segmentazione semantica per la comprensione a livello di scena e la segmentazione d'istanza per l'analisi a livello di oggetto; Ultralytics supporta entrambe con un unico flusso di lavoro.
I modelli di segmentazione semantica di Ultralytics sono i primi della famiglia YOLO a produrre etichette dense per pixel, annunciati sulla roadmap di Ultralytics e documentati nella documentazione sulla segmentazione semantica. Condividono il familiare flusso di lavoro di addestramento, convalida ed esportazione di Ultralytics.
Prepara maschere per pixel per le tue classi ed esegui la modalità di addestramento della libreria Ultralytics, oppure gestisci l'annotazione, l'addestramento su GPU cloud e la valutazione nel browser con la Piattaforma Ultralytics. La messa a punto dei pesi preaddestrati è la via più rapida per ottenere risultati eccellenti.
Esporta con la modalità di esportazione in formati come ONNX, TensorRT e OpenVINO per l'inferenza in tempo reale su dispositivi edge, veicoli e server. Gli output densi per pixel provengono direttamente dal modello esportato, mantenendo semplici i flussi di lavoro a valle.
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