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Ultralytics YOLO26 支持的计算机视觉任务

Ultralytics YOLO 支持的计算机视觉任务

Ultralytics YOLO26 是一个多功能的 AI 框架，支持多种 计算机视觉任务。该框架可用于执行 detect、segment、obb、分类和 姿势估计。这些任务中的每一个都有不同的目标和用例，使您能够使用一个框架解决各种计算机视觉挑战。



观看： 探索 Ultralytics YOLO 任务： 目标检测、分割、OBB、跟踪和姿势估计。

检测

detect 是 YOLO26 支持的主要任务。它涉及识别图像或视频帧中的对象并围绕它们绘制边界框。检测到的对象根据其特征分为不同的类别。YOLO26 能够以高 精度 和速度在单个图像或视频帧中 detect 多个对象，使其成为 监控系统 和 自动驾驶汽车 等实时应用的理想选择。

检测示例

图像分割

分割通过为每个对象生成像素级掩码，进一步推动了对象detect技术的发展。这种精度对于医学影像、农业分析和制造业质量控制等应用非常有用。

分割示例

分类

分类涉及根据图像内容对整个图像进行归类。此任务对于电子商务中的产品分类、内容审核和野生动物监测等应用至关重要。

分类示例

姿势估计

姿势估计在图像或视频帧中 detect 特定关键点，以跟踪运动或估计姿势。这些关键点可以代表人体关节、面部特征或其他重要的兴趣点。YOLO26 在关键点 detect 方面表现出色，具有高精度和高速，使其对 健身应用、体育分析和 人机交互具有重要价值。

姿势估计示例

OBB

旋转框检测 (obb) 通过添加方向角来增强传统的目标 detect，从而更好地定位旋转对象。此功能对于 航空影像分析、文档处理和 工业应用等对象以各种角度出现的场景特别有价值。YOLO26 在各种场景中 detect 旋转对象时，可提供高精度和高速。

定向检测

结论

Ultralytics YOLO26 支持多种计算机视觉任务，包括 detect、segment、分类、旋转框检测和关键点 detect。每项任务都解决了计算机视觉领域中的特定需求，从基本的对象识别到详细的姿势分析。通过了解每项任务的功能和应用，您可以为特定的计算机视觉挑战选择最合适的方法，并利用 YOLO26 强大的功能构建有效的解决方案。

常见问题

Ultralytics YOLO26 可以执行哪些计算机视觉任务？

Ultralytics YOLO26 是一个多功能的 AI 框架，能够以高精度和高速执行各种计算机视觉任务。这些任务包括：

  • 目标检测: 通过在图像或视频帧中的对象周围绘制边界框来识别和定位它们。
  • 图像分割: 根据图像内容将图像分割成不同的区域，适用于医学成像等应用。
  • 分类: 根据图像内容对整个图像进行分类。
  • 姿势估计: detect 图像或视频帧中的特定关键点，以 track 运动或姿势。
  • 旋转框检测 (OBB): 检测旋转对象，增加方向角度，以提高准确性。

如何使用 Ultralytics YOLO26 进行目标 detect？

要使用 Ultralytics YOLO26 进行目标 detect，请遵循以下步骤：

  1. 准备适当格式的数据集。
  2. 使用 detect 任务训练 YOLO26 模型。
  3. 通过输入新的图像或视频帧，使用该模型进行预测。

示例

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO model (adjust model type as needed)
model = YOLO("yolo26n.pt")  # n, s, m, l, x versions available

# Perform object detection on an image
results = model.predict(source="image.jpg")  # Can also use video, directory, URL, etc.

# Display the results
results[0].show()  # Show the first image results

# Run YOLO detection from the command line
yolo detect model=yolo26n.pt source="image.jpg" # Adjust model and source as needed

有关更详细的说明，请查看我们的检测示例。

使用 YOLO26 进行 segment 任务有哪些优势？

使用 YOLO26 进行 segment 任务具有以下优势：

  1. 高精度：分割任务提供精确的像素级掩码。
  2. 速度： YOLO26 针对实时应用进行了优化，即使对于高分辨率图像也能提供快速处理。
  3. 多种应用： 它非常适合医疗成像、自动驾驶和其他需要详细图像分割的应用。

在图像分割部分了解更多关于 YOLO26 用于 segmentation 的优势和用例。

Ultralytics YOLO26 可以处理姿势估计和关键点 detect 吗？

是的，Ultralytics YOLO26 可以高效地执行姿势估计和关键点检测，具有高精度和速度。此功能对于体育分析、医疗保健和人机交互应用中的运动跟踪特别有用。YOLO26 可检测图像或视频帧中的关键点，从而实现精确的姿势估计。

有关更多详细信息和实施技巧，请访问我们的姿势估计示例。

为什么我应该选择 Ultralytics YOLO26 进行旋转框检测 (obb)？

YOLO26 的旋转框检测 (OBB) 通过检测带有额外角度参数的物体，提供了增强的精度。此功能对于需要精确定位旋转物体的应用非常有用，例如航空影像分析和仓库自动化。

  • 更高的精度： 角度分量减少了旋转对象的误报。
  • 多功能应用： 适用于地理空间分析、机器人技术等任务。

查看定向对象检测部分，了解更多详细信息和示例。



📅 创建于 2 年前 ✏️ 更新于 2 天前
glenn-jocherRizwanMunawarpderrengerleonnilLexBarouUltralyticsAssistantMatthewNoyce

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