Link to this sectionSegmentação de instâncias e rastreamento usando Ultralytics YOLO26 🚀#

Link to this sectionO que é segmentação de instâncias?#

Segmentação de instâncias é uma tarefa de visão computacional que envolve identificar e contornar objetos individuais em uma imagem ao nível de pixel. Ao contrário da segmentação semântica, que apenas classifica pixels por categoria, a segmentação de instâncias rotula de forma única e delineia precisamente cada instância de objeto, tornando-a crucial para aplicações que exigem compreensão espacial detalhada, como imagens médicas, direção autônoma e automação industrial.

O Ultralytics YOLO26 oferece recursos poderosos de segmentação de instâncias que permitem uma detecção precisa dos limites dos objetos, mantendo a velocidade e a eficiência pelas quais os modelos YOLO são conhecidos.

Existem dois tipos de rastreamento de segmentação de instâncias disponíveis no pacote Ultralytics:

• Segmentação de instâncias com objetos de classe: Cada objeto de classe recebe uma cor única para uma clara separação visual.

• Segmentação de instâncias com rastreamento de objetos: Cada rastreamento é representado por uma cor distinta, facilitando a identificação e o acompanhamento fácil através dos quadros de vídeo.

Link to this sectionAmostras#

Segmentação de Instância	Segmentação de instâncias + Rastreamento de objetos
Segmentação de instâncias Ultralytics 😍	Segmentação de instâncias Ultralytics com rastreamento de objetos 🔥

# Instance segmentation using Ultralytics YOLO26
yolo solutions isegment show=True

# Pass a source video
yolo solutions isegment source="path/to/video.mp4"

# Monitor the specific classes
yolo solutions isegment classes="[0, 5]"

Link to this sectionArgumentos de InstanceSegmentation#

Aqui está uma tabela com os argumentos de InstanceSegmentation:

Você também pode tirar proveito dos argumentos de track dentro da solução InstanceSegmentation:

Além disso, os seguintes argumentos de visualização estão disponíveis:

Link to this sectionAplicações de segmentação de instâncias#

A segmentação de instâncias com YOLO26 tem inúmeras aplicações no mundo real em vários setores:

Link to this sectionGestão de resíduos e reciclagem#

O YOLO26 pode ser usado em instalações de gestão de resíduos para identificar e classificar diferentes tipos de materiais. O modelo pode segmentar resíduos plásticos, papelão, metal e outros recicláveis com alta precisão, permitindo que sistemas de triagem automatizados processem resíduos de forma mais eficiente. Isso é particularmente valioso considerando que apenas cerca de 10% das 7 bilhões de toneladas de resíduos plásticos gerados globalmente são reciclados.

Link to this sectionVeículos autônomos#

Em carros autônomos, a segmentação de instâncias ajuda a identificar e rastrear pedestres, veículos, sinais de trânsito e outros elementos rodoviários ao nível de pixel. Essa compreensão precisa do ambiente é crucial para decisões de navegação e segurança. O desempenho em tempo real do YOLO26 o torna ideal para essas aplicações sensíveis ao tempo.

Link to this sectionImagens médicas#

A segmentação de instâncias pode identificar e contornar tumores, órgãos ou estruturas celulares em exames médicos. A capacidade do YOLO26 de delinear precisamente os limites dos objetos o torna valioso para diagnósticos médicos e planejamento de tratamento.

Link to this sectionMonitoramento de canteiros de obras#

Em canteiros de obras, a segmentação de instâncias pode rastrear maquinário pesado, trabalhadores e materiais. Isso ajuda a garantir a segurança monitorando as posições dos equipamentos e detectando quando os trabalhadores entram em áreas perigosas, enquanto também otimiza o fluxo de trabalho e a alocação de recursos.

Link to this sectionNota#

Para quaisquer dúvidas, sinta-se à vontade para postar suas perguntas na Seção de Issues do Ultralytics ou na seção de discussão mencionada abaixo.

Link to this sectionFAQ#

Link to this sectionComo realizo a segmentação de instâncias usando Ultralytics YOLO26?#

Para realizar a segmentação de instâncias usando Ultralytics YOLO26, inicialize o modelo YOLO com uma versão de segmentação do YOLO26 e processe os quadros de vídeo através dele. Aqui está um exemplo de código simplificado:

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"

# Video writer
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))
video_writer = cv2.VideoWriter("instance-segmentation.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Init InstanceSegmentation
isegment = solutions.InstanceSegmentation(
    show=True,  # display the output
    model="yolo26n-seg.pt",  # model="yolo26n-seg.pt" for object segmentation using YOLO26.
)

# Process video
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or processing is complete.")
        break
    results = isegment(im0)
    video_writer.write(results.plot_im)

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()

Saiba mais sobre segmentação de instâncias no guia do Ultralytics YOLO26.

Link to this sectionQual é a diferença entre segmentação de instâncias e rastreamento de objetos no Ultralytics YOLO26?#

A segmentação de instâncias identifica e contorna objetos individuais dentro de uma imagem, dando a cada objeto um rótulo e uma máscara únicos. O rastreamento de objetos expande isso atribuindo IDs consistentes aos objetos através dos quadros de vídeo, facilitando o rastreamento contínuo dos mesmos objetos ao longo do tempo. Quando combinados, como na implementação do YOLO26, você obtém recursos poderosos para analisar o movimento e o comportamento dos objetos em vídeos, mantendo informações precisas sobre os limites.

Link to this sectionPor que devo usar o Ultralytics YOLO26 para segmentação de instâncias e rastreamento em vez de outros modelos como Mask R-CNN ou Faster R-CNN?#

O Ultralytics YOLO26 oferece desempenho em tempo real, precisão superior e facilidade de uso em comparação com outros modelos como Mask R-CNN ou Faster R-CNN. O YOLO26 processa imagens em uma única passagem (detecção de estágio único), tornando-o significativamente mais rápido enquanto mantém alta precisão. Ele também oferece integração perfeita com a Plataforma Ultralytics, permitindo que os usuários gerenciem modelos, conjuntos de dados e pipelines de treinamento com eficiência. Para aplicações que exigem velocidade e precisão, o YOLO26 oferece um equilíbrio ideal.

Link to this sectionExistem conjuntos de dados fornecidos pela Ultralytics adequados para treinar modelos YOLO26 para segmentação de instâncias e rastreamento?#

Sim, a Ultralytics oferece vários conjuntos de dados adequados para treinar modelos YOLO26 para segmentação de instâncias, incluindo COCO-Seg, COCO8-Seg (um subconjunto menor para testes rápidos), Package-Seg e Crack-Seg. Esses conjuntos de dados vêm com anotações de nível de pixel necessárias para tarefas de segmentação de instâncias. Para aplicações mais especializadas, você também pode criar conjuntos de dados personalizados seguindo o formato Ultralytics. Informações completas sobre conjuntos de dados e instruções de uso podem ser encontradas na documentação de Conjuntos de Dados da Ultralytics.