Classificazione immagini YOLO in tempo reale
Assegna l'etichetta corretta a ogni immagine con i modelli di classificazione Ultralytics YOLO26. Addestra sulle tue categorie in pochi minuti ed esegui l'inferenza in tempo reale su hardware edge, cloud e mobile.
Modelli di classificazione YOLO26
I modelli YOLO26-cls assegnano etichette all'intera immagine, con precisione top-1 e top-5 riportata qui sotto. Sono i membri più piccoli e veloci della famiglia: il classificatore nano viene eseguito in pochi millisecondi su CPU e si perfeziona su categorie personalizzate a partire da un semplice dataset organizzato in una cartella per classe.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 classification model
model = YOLO("yolo26n-cls.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modello | Dimensione (px) | Accuratezza Top-1 | Accuratezza Top-5 | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parametri (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO26n-cls | 224 | 71.4 | 90.1 | 5.0 ± 0.3 | 1.1 ± 0.0 | 2.8 | 0.5 |
| YOLO26s-cls | 224 | 76.0 | 92.9 | 7.9 ± 0.2 | 1.3 ± 0.0 | 6.7 | 1.6 |
| YOLO26m-cls | 224 | 78.1 | 94.2 | 17.2 ± 0.4 | 2.0 ± 0.0 | 11.6 | 4.9 |
| YOLO26l-cls | 224 | 79.0 | 94.6 | 23.2 ± 0.3 | 2.8 ± 0.0 | 14.1 | 6.2 |
| YOLO26x-cls | 224 | 79.9 | 95.0 | 41.4 ± 0.9 | 3.8 ± 0.0 | 29.6 | 13.6 |
Benchmark di classificazione YOLO26 a 224 pixel dalla documentazione di Ultralytics.
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L'evoluzione dei modelli Ultralytics YOLO
Scopri come Ultralytics YOLO si è evoluto dal pratico flusso di lavoro di YOLOv5 all'inferenza YOLO26 pronta per l'edge.
Ha reso l'object detection in tempo reale accessibile con un workflow PyTorch rapido e pratico.
Espanso il flusso di lavoro unificato tra rilevamento, segmentazione, classificazione, pose e OBB.
Precisione, velocità ed efficienza migliorate mantenendo il familiare flusso di lavoro Ultralytics.
Introdotta l'inferenza end-to-end e un'architettura ottimizzata per un efficiente deployment sull'edge.
Etichetta fino a 10 volte più velocemente con l'annotazione intelligente
La Ultralytics Platform ti offre lo strumento di annotazione delle immagini per creare dataset di alta qualità più velocemente. Dall'annotazione intelligente alla precisa modifica manuale, queste funzionalità sono progettate per ridurre i tempi di etichettatura delle immagini senza sacrificarne la qualità.
- Annotazione intelligente basata su SAM: Maschere e bounding boxes in un solo clic.
- Copertura completa dei task AI: Detection, instance segmentation, semantic segmentation, classification, pose, OBB.
- Supporto universale per i formati: La tua scelta tra YOLO, COCO, VOC e altro ancora.
- Revisione del team e versionamento: Collaborazione chiara in ogni fase.
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Domande frequenti
La classificazione delle immagini assegna un'intera immagine a una di un insieme di classi, con un punteggio di confidenza per ciascuna. È l'attività di computer vision più semplice e la scelta giusta quando hai bisogno di sapere cosa mostra un'immagine piuttosto che dove si trovano gli oggetti, ad esempio per il controllo qualità, l'ordinamento dei contenuti o il monitoraggio dello stato. I modelli di classificazione Ultralytics YOLO sono piccoli, veloci e facili da perfezionare.
Usa la classificazione quando basta una singola etichetta per immagine, e il rilevamento di oggetti quando devi localizzare o contare oggetti all'interno dell'immagine. I modelli di classificazione sono più leggeri e veloci da addestrare, quindi spesso sono la soluzione più efficiente quando la posizione non è importante.
I modelli di classificazione Ultralytics YOLO26 sono il punto di partenza consigliato, con dimensioni che vanno da nano per la distribuzione edge a extra-large per la massima precisione. Tutte le dimensioni condividono lo stesso flusso di lavoro di addestramento e distribuzione degli altri task Ultralytics YOLO.
Organizza le immagini in una cartella per classe ed esegui la modalità di addestramento della libreria Ultralytics, oppure carica il tuo dataset su Ultralytics Platform e addestra su GPU cloud senza alcuna configurazione locale. Il perfezionamento dei pesi pre-addestrati solitamente raggiunge una solida precisione con poche centinaia di immagini per classe.
Esporta con la modalità di esportazione in ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO, LiteRT e altri formati. I modelli di classificazione sono le varianti YOLO più piccole, il che li rende ideali per app mobile, dispositivi embedded e servizi ad alto throughput.
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