Segmentação semântica YOLO em tempo real
Compreenda cenas inteiras com rótulos de classe densos para cada pixel. Os modelos de segmentação semântica da Ultralytics classificam todos os pixels — estradas, vegetação, edifícios, produtos — com o mesmo fluxo rápido de treinamento e implantação de qualquer tarefa YOLO.
Modelos de segmentação semântica YOLO26
Os modelos YOLO26-sem classificam cada pixel da cena; os resultados abaixo são apresentados como IoU média em resolução de 1024×2048. Cinco tamanhos abrangem desde a implantação em dispositivos de edge até o mapeamento que exige alta 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 | PyTorch em RTX 3090 (ms) | Parâmetros (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 do YOLO26 em 1024×2048, conforme a documentação da Ultralytics.
Com a confiança das principais organizações do mundo
O impacto dos nossos modelos
Otimiza processos em vários setores com os nossos modelos de IA de visão de última geração. Velocidade, precisão e facilidade de utilização com a tecnologia da Ultralytics.
A evolução dos modelos Ultralytics YOLO
Vê como Ultralytics YOLO evoluiu do fluxo de trabalho prático do YOLOv5 para a inferência do YOLO26, pronta para a borda.
Anota até 10 vezes mais depressa com a anotação inteligente
A Ultralytics Platform oferece-te a ferramenta de anotação de imagens para criares conjuntos de dados de alta qualidade mais depressa. Da anotação inteligente à edição manual precisa, estas funcionalidades foram concebidas para reduzir o tempo de rotulagem de imagens sem comprometer a qualidade.
- 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.
Treine com as melhores GPUs por menos
26 GPUs NVIDIA a partir de $0.24/h — de Ampere a Blackwell. Sem acréscimos, sem mínimos, sem compromisso.
Implementa em qualquer lugar
Exporte para 23 formatos e implante na borda, na nuvem e em dispositivos móveis.
Explora soluções para o setor
Vê como as equipas aplicam a visão computacional da Ultralytics em ambientes de produção.
Agricultura
Automotivo
Saúde
Logística
Manufatura
Varejo
Robótica
Perguntas frequentes
A segmentação semântica atribui um rótulo de classe a cada pixel de uma imagem, produzindo um mapa denso da cena inteira, em vez de caixas ou máscaras por objeto. Ela responde a perguntas como quais pixels correspondem a estradas, água, plantações ou defeitos — 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 para cada objeto, permitindo contá-los e rastreá-los. Use a segmentação semântica para compreender a cena como um todo e a segmentação de instâncias para analisar objetos individualmente; a Ultralytics oferece suporte a ambas no mesmo fluxo de trabalho.
Os modelos de segmentação semântica da Ultralytics são os primeiros da família YOLO a produzir rótulos densos para cada pixel, anunciados no roteiro da Ultralytics e documentados na documentação de segmentação semântica. Eles compartilham o conhecido fluxo de treinamento, validação e exportação da Ultralytics.
Prepare máscaras por pixel para suas classes e execute o modo de treinamento da biblioteca Ultralytics ou gerencie a anotação, o treinamento na nuvem com GPU e a avaliação no navegador com a Ultralytics Platform. O ajuste fino de pesos pré-treinados é o caminho mais rápido para obter bons resultados.
Exporte com o modo de exportação para formatos como ONNX, OpenVINO e TensorRT, a fim de realizar inferência em tempo real em dispositivos de borda, veículos e servidores. As saídas densas por pixel vêm diretamente do modelo exportado, mantendo simples os pipelines subsequentes.
Crie soluções de segmentação semântica com a Ultralytics
Treine modelos de segmentação densa por pixel e implante-os em qualquer lugar com a Ultralytics Platform.