Classificazione delle immagini in tempo reale con YOLO
Assegna l’etichetta giusta a ogni immagine con i modelli di classificazione Ultralytics YOLO26. Addestrali sulle tue categorie in pochi minuti ed esegui inferenze in tempo reale su hardware edge, cloud e mobile.
Modelli di classificazione YOLO26
I modelli YOLO26-cls assegnano etichette all’intera immagine; qui sotto sono riportate le precisioni top-1 e top-5. Sono i membri più piccoli e veloci della famiglia: il classificatore nano impiega pochi millisecondi su CPU. Si adattano alle categorie personalizzate a partire da un semplice dataset organizzato in cartelle, una 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) | Precisione top-1 | Precisione 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 Ultralytics.
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Etichetta fino a 10 volte più velocemente con l'annotazione intelligente
Ultralytics Platform ti offre lo strumento di annotazione delle immagini per creare dataset di alta qualità più rapidamente. Dall'annotazione intelligente alla modifica manuale precisa, queste funzionalità sono progettate per ridurre i tempi di etichettatura delle immagini senza sacrificare la qualità.
- Annotazione intelligente basata su SAM:Maschere e riquadri di delimitazione con un solo clic.
- Supporto completo per le attività di AI:Rilevamento, segmentazione di istanze, segmentazione semantica, classificazione, stima della posa, OBB.
- Supporto universale dei formati:Scegli tu: YOLO, COCO e altri.
- Revisione e controllo delle versioni per il team:Collaborazione chiara in ogni fase.
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Domande frequenti
La classificazione delle immagini assegna un’immagine intera a una classe tra diverse classi possibili, con un punteggio di confidenza per ciascuna. È l’attività di visione artificiale più semplice ed è la scelta giusta quando devi sapere cosa mostra un’immagine, non dove si trovano gli oggetti, ad esempio per la valutazione della qualità, l’organizzazione dei contenuti o il monitoraggio dello stato. I modelli di classificazione Ultralytics YOLO sono piccoli, veloci e facili da sottoporre a fine-tuning.
Usa la classificazione quando basta un’unica etichetta per immagine e il rilevamento degli oggetti quando devi localizzare o contare gli oggetti nell’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 dalla nano per la distribuzione su dispositivi edge alla extra-large per la massima precisione. Tutte le dimensioni condividono il flusso di lavoro di training e distribuzione delle altre attività Ultralytics YOLO.
Organizza le immagini in una cartella per classe e avvia la modalità train della libreria Ultralytics, oppure carica il tuo dataset su Ultralytics Platform e addestra su GPU cloud senza configurare nulla in locale. In genere, il fine-tuning di pesi pretrained consente di ottenere un’elevata precisione con poche centinaia di immagini per classe.
Esporta con la modalità export in ONNX, OpenVINO, TensorRT, CoreML, LiteRT e altri formati. I modelli di classificazione sono le varianti YOLO più piccole e sono quindi ideali per app mobili, dispositivi integrati e servizi ad alto throughput.
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