Segmentação semântica YOLO em tempo real
Compreende cenas inteiras com rótulos de classe densos por pixel. Os modelos de segmentação semântica do Ultralytics classificam cada pixel — estradas, vegetação, edifícios, produtos — com o mesmo fluxo de trabalho rápido de treinamento e implantação de qualquer tarefa YOLO.
Modelos de segmentação semântica YOLO26
Os modelos YOLO26-sem rotulam cada pixel na cena, reportados abaixo como IoU médio em resolução de 1024×2048. Cinco tamanhos abrangem desde a implantação na borda até mapeamento crítico em termos de precisão, e variantes adicionais de 640 pixels são documentadas para cargas de trabalho mais leves.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 semantic segmentation model
model = YOLO("yolo26n-sem.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modelo | Tamanho (px) | mIoU | RTX 3090 PyTorch (ms) | Params (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 |
Benchmarks de segmentação semântica YOLO26 a 1024×2048 da documentação do Ultralytics.
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O impacto dos nossos modelos
Otimiza processos em vários setores com os nossos modelos de visão computacional de ponta. Velocidade, precisão e facilidade de utilização potenciadas pela Ultralytics.
A evolução dos modelos Ultralytics YOLO
Vê como o Ultralytics YOLO evoluiu do fluxo de trabalho prático do YOLOv5 para a inferência do YOLO26 pronta para edge.
Rotula até 10x mais rápido com anotação inteligente
A Ultralytics Platform oferece-te a ferramenta de anotação de imagens para criares conjuntos de dados de alta qualidade mais rapidamente. Desde a anotação inteligente até à edição manual precisa, estas funcionalidades foram concebidas para reduzir o tempo de rotulagem de imagens sem sacrificar a qualidade.
- Anotação inteligente potenciada por SAM: Máscaras e caixas delimitadoras num único clique.
- Cobertura completa de tarefas de IA: Deteção, segmentação de instâncias, segmentação semântica, classificação, pose, OBB.
- Suporte de formato universal: A tua escolha de YOLO, COCO e muito mais.
- Revisão e controlo de versões em equipa: Colaboração clara em cada passo.
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Implementa em Qualquer Lugar
Exporta para 20 formatos e implementa na edge, na nuvem e em dispositivos móveis.
Explora soluções industriais
Vê como as equipas aplicam a visão computacional da Ultralytics em ambientes de produção.
Agricultura
Automotivo
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Varejo
Robótica
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Perguntas frequentes
Segmentação semântica atribui um rótulo de classe a cada pixel em uma imagem, produzindo um mapa denso de toda a cena em vez de caixas ou máscaras por objeto. A segmentação semântica responde a perguntas como quais pixels são estrada, água, plantação ou defeito — a base para a compreensão de cenas em mobilidade, agricultura, inspeção e mapeamento.
A segmentação semântica rotula cada pixel por classe sem separar objetos individuais — todos os carros compartilham um rótulo. A segmentação de instâncias produz uma máscara distinta por objeto, para que tu possas contá-los e rastreá-los. Usa a segmentação semântica para compreensão a nível de cena e a segmentação de instâncias para análise a nível de objeto; o Ultralytics suporta ambas com um único fluxo de trabalho.
Os modelos de segmentação semântica do Ultralytics são os primeiros da família YOLO a produzir rótulos densos por pixel, anunciados no roteiro da Ultralytics e documentados na documentação de segmentação semântica. Eles compartilham o familiar fluxo de trabalho de treino, validação e exportação do Ultralytics.
Prepara máscaras por pixel para as tuas classes e executa o modo de treino da biblioteca Ultralytics, ou gere a anotação, o treino em GPU na nuvem e a avaliação no navegador com a Plataforma Ultralytics. O ajuste fino de pesos pré-treinados é o caminho mais rápido para resultados sólidos.
Exporta com o modo de exportação para formatos como ONNX, TensorRT e OpenVINO para inferência em tempo real em dispositivos de borda, veículos e servidores. As saídas densas por pixel vêm diretamente do modelo exportado, mantendo os pipelines a jusante simples.
Constrói segmentação semântica com o Ultralytics
Treina modelos de segmentação densa por pixel e implanta-os em qualquer lugar com a Plataforma Ultralytics.