Classificação de imagens YOLO em tempo real
Atribui o rótulo correto a cada imagem com os modelos de classificação Ultralytics YOLO26. Treina com as tuas próprias categorias em minutos e executa inferência em tempo real em hardware de edge, cloud e mobile.
Modelos de classificação YOLO26
Os modelos YOLO26-cls atribuem rótulos a imagens completas, com precisões top-1 e top-5 apresentadas abaixo. São os membros mais pequenos e rápidos da família — o classificador nano é executado em poucos milissegundos no CPU — e permitem o ajuste fino em categorias personalizadas a partir de um conjunto de dados simples estruturado por pastas (uma pasta por classe).
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 classification model
model = YOLO("yolo26n-cls.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modelo | Tamanho (px) | Precisão Top-1 | Precisão Top-5 | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parâmetros (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 |
Benchmarks de classificação YOLO26 a 224 píxeis da documentação da Ultralytics.
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Otimiza processos em todas as indústrias com os nossos modelos de IA de visão de última geração. Velocidade, precisão e facilidade de utilização potenciadas pela Ultralytics.
A evolução dos modelos Ultralytics YOLO
Vê como o Ultralytics YOLO evoluiu do prático fluxo de trabalho YOLOv5 para a inferência YOLO26 pronta para edge.
Tornou a detecção de objetos em tempo real acessível com um fluxo de trabalho PyTorch rápido e prático.
Expansão do fluxo de trabalho unificado em deteção, segmentação, classificação, pose e OBB.
Precisão, velocidade e eficiência melhoradas enquanto se preserva o familiar fluxo de trabalho Ultralytics.
Introduziu inferência de ponta a ponta e uma arquitetura otimizada para implantação eficiente na borda.
Rotule até 10x mais rápido com a anotação inteligente
A Ultralytics Platform fornece a ferramenta de anotação de imagens para criar conjuntos de dados de alta qualidade mais rapidamente. Desde a anotação inteligente até a edição manual precisa, estes recursos foram projetados para reduzir o tempo de rotulagem de imagens sem sacrificar a qualidade.
- Anotação inteligente baseada em SAM: Máscaras e caixas delimitadoras em um clique.
- Cobertura total de tarefas de IA: Detecção, segmentação de instâncias, segmentação semântica, classificação, pose, OBB.
- Suporte a formatos universais: A tua escolha entre YOLO, COCO, VOC e muito mais.
- Revisão de equipe e controle de versão: Colaboração clara em cada passo.
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Perguntas frequentes
A classificação de imagens atribui uma imagem completa a uma de várias classes, com uma pontuação de confiança para cada. É a tarefa de visão computacional mais simples e a escolha certa quando precisas de saber o que uma imagem mostra, em vez de onde estão os objetos — por exemplo, na classificação de qualidade, triagem de conteúdo ou monitorização de estado. Os modelos de classificação Ultralytics YOLO são pequenos, rápidos e fáceis de ajustar.
Usa a classificação quando um único rótulo por imagem é suficiente, e a deteção de objetos quando precisas de localizar ou contar objetos dentro da imagem. Os modelos de classificação são mais leves e rápidos de treinar, pelo que são frequentemente a solução mais eficiente quando a posição não importa.
Os modelos de classificação Ultralytics YOLO26 são o ponto de partida recomendado, com tamanhos desde nano para implementação em edge até extra-large para precisão máxima. Todos os tamanhos partilham o mesmo fluxo de trabalho de treino e implementação que outras tarefas Ultralytics YOLO.
Organiza as imagens numa pasta por classe e executa o modo de treino da biblioteca Ultralytics, ou carrega o teu conjunto de dados para a Ultralytics Platform e treina em cloud GPUs sem qualquer configuração local. O ajuste fino de pesos pré-treinados atinge tipicamente uma precisão elevada com algumas centenas de imagens por classe.
Exporta com o modo de exportação para ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO, LiteRT e outros formatos. Os modelos de classificação são as variantes YOLO mais pequenas, tornando-os ideais para aplicações móveis, dispositivos embedded e serviços de alto débito.
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Organiza dados, treina classificadores YOLO26 e implementa-os em qualquer lugar com a Ultralytics Platform.