Classificação de imagens YOLO em tempo real
Atribua o rótulo certo a cada imagem com os modelos de classificação Ultralytics YOLO26. Treine com suas próprias categorias em minutos e execute inferências em tempo real em hardware de borda, na nuvem e em dispositivos móveis.
Modelos de classificação YOLO26
Os modelos YOLO26-cls atribuem rótulos à imagem inteira; a precisão top-1 e top-5 é apresentada abaixo. São os modelos menores e mais rápidos da família — o classificador nano executa em poucos milissegundos na CPU — e podem ser ajustados para categorias personalizadas usando um conjunto de dados simples, organizado em pastas 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 pixels na documentação da Ultralytics.
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A evolução dos modelos Ultralytics YOLO
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A Ultralytics Platform oferece-te a ferramenta de anotação de imagens para criares conjuntos de dados de alta qualidade mais depressa. Da anotação inteligente à edição manual precisa, estas funcionalidades foram concebidas para reduzir o tempo de rotulagem de imagens sem comprometer a qualidade.
- Anotação inteligente com tecnologia SAM:Máscaras e caixas delimitadoras com um só clique.
- Cobertura completa de tarefas de IA:Deteção, segmentação de instâncias, segmentação semântica, classificação, pose, OBB.
- Suporte universal a formatos:Escolhe YOLO, COCO e muito mais.
- Revisão e controlo de versões em equipa:Colaboração clara em cada etapa.
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Perguntas frequentes
A classificação de imagens atribui uma imagem inteira a uma classe de um conjunto, com uma pontuação de confiança para cada classe. É a tarefa mais simples de visão computacional e a escolha certa quando você precisa saber o que uma imagem mostra, em vez de localizar objetos — por exemplo, para classificar a qualidade, organizar conteúdo ou monitorar estados. Os modelos de classificação Ultralytics YOLO são pequenos, rápidos e fáceis de ajustar.
Use classificação quando basta um único rótulo por imagem e detecção de objetos quando você precisa localizar ou contar objetos na imagem. Os modelos de classificação são mais leves e rápidos de treinar; por isso, costumam ser a solução mais eficiente quando a posição não importa.
Os modelos de classificação Ultralytics YOLO26 são o ponto de partida recomendado, com tamanhos que vão de nano, para implantação em dispositivos de borda, a extra-grande, para máxima precisão. Todos os tamanhos compartilham o mesmo fluxo de trabalho de treinamento e implantação das demais tarefas Ultralytics YOLO.
Organize as imagens em uma pasta por classe e execute o modo de treinamento da biblioteca Ultralytics, ou envie seu conjunto de dados para a Ultralytics Platform e treine em GPUs na nuvem sem precisar configurar nada localmente. O ajuste fino de pesos pré-treinados costuma alcançar alta precisão com algumas centenas de imagens por classe.
Exporte com o modo de exportação para ONNX, OpenVINO, TensorRT, CoreML, LiteRT e outros formatos. Os modelos de classificação são as variantes YOLO menores, o que os torna ideais para aplicativos móveis, dispositivos embarcados e serviços de alto volume.
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