Ultralytics YOLO-Depth
تنبأ بالمسافة إلى كل سطح مرئي انطلاقًا من صورة RGB واحدة. تضيف نماذج YOLO26 للعمق وعيًا مكانيًا ثلاثي الأبعاد بوحدات قياس فعلية، دون الحاجة إلى مستشعرات عمق متخصصة أو كاميرات مجسّمة أو ليدار.
نماذج YOLO26 لتقدير العمق
تتنبأ نماذج YOLO26-depth بخريطة عمق كثيفة بالأمتار انطلاقًا من صورة RGB واحدة. وتغطي خمسة أحجام نطاقًا يمتد من النشر على الأجهزة الطرفية إلى التحليل المكاني الحساس للدقة؛ وقد دُرّبت الأوزان المُصدرة مسبقًا على نحو 2.19 مليون صورة داخلية وخارجية، وقُيّمت على مجموعة الاختبار Eigen من NYU Depth V2.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 depth model
model = YOLO("yolo26n-depth.pt")
# Predict metric depth at the model training resolution
results = model("image.jpg", imgsz=768)
depth_map = results[0].depth.data.cpu().numpy()| النموذج | الحجم (بكسل) | delta1 | abs_rel | RMSE (م) | المعاملات (مليون) | FLOPs (مليار) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO26n-depth | 768 | 0.882 | 0.109 | 0.414 | 6.4 | 46.9 |
| YOLO26s-depth | 768 | 0.896 | 0.104 | 0.399 | 13.2 | 67.9 |
| YOLO26m-depth | 768 | 0.921 | 0.089 | 0.364 | 23.3 | 130.7 |
| YOLO26l-depth | 768 | 0.930 | 0.083 | 0.351 | 27.7 | 157.2 |
| YOLO26x-depth | 768 | 0.933 | 0.080 | 0.344 | 57.0 | 302.0 |
معايير أداء تقدير العمق لنماذج YOLO26 على مجموعة الاختبار Eigen من NYU Depth V2، باستخدام TTA متعدد المقاييس وقلب أفقي ومحاذاة المربعات الصغرى اللوغاريتمية؛ قيس عدد المعاملات وFLOPs عند 768 × 768.
تحظى بثقة المؤسسات الرائدة عالميًا
أثر نماذجنا
بسّط العمليات في مختلف القطاعات باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي للرؤية المتطورة لدينا. سرعة ودقة وسهولة استخدام مدعومة من Ultralytics.
تطور نماذج Ultralytics YOLO
تعرّف على تطور Ultralytics YOLO من سير عمل YOLOv5 العملي إلى استدلال YOLO26 الجاهز للأجهزة الطرفية.
أنجز وسم البيانات بسرعة تفوق 10 مرات باستخدام التعليقات التوضيحية الذكية
توفر لك منصة Ultralytics أداة لتعليق الصور التوضيحي لبناء مجموعات بيانات عالية الجودة بسرعة أكبر. صُممت هذه الميزات، بدءًا من التعليقات التوضيحية الذكية ووصولًا إلى التحرير اليدوي الدقيق، لتقليل الوقت اللازم لوسم الصور من دون التضحية بالجودة.
- تعليقات توضيحية ذكية مدعومة بـ SAM:أقنعة ومربعات إحاطة بنقرة واحدة.
- تغطية كاملة لمهام الذكاء الاصطناعي:الكشف، وتقسيم الكائنات إلى وحدات، والتقسيم الدلالي، والتصنيف، وتقدير الوضعية، وOBB.
- دعم شامل للتنسيقات:اختر YOLO أو COCO أو غيرهما.
- مراجعة الفريق وإدارة الإصدارات:تعاون واضح في كل خطوة.
درّب باستخدام أفضل وحدات GPU بتكلفة أقل
26 وحدة GPU من NVIDIA بأسعار تبدأ من 0.24 دولار/ساعة — من Ampere إلى Blackwell. بلا هوامش ربح إضافية، أو حد أدنى، أو التزام.
استكشف حلول القطاعات
تعرّف على كيفية تطبيق الفرق لرؤية الحاسوب من Ultralytics في بيئات الإنتاج.
الزراعة
السيارات
الرعاية الصحية
الخدمات اللوجستية
التصنيع
البيع بالتجزئة
الروبوتات
الزراعة
السيارات
الرعاية الصحية
الخدمات اللوجستية
التصنيع
البيع بالتجزئة
الروبوتات
الزراعة
السيارات
الرعاية الصحية
الخدمات اللوجستية
التصنيع
البيع بالتجزئة
الروبوتات
الأسئلة المتكررة
Ultralytics YOLO-Depth هي عائلة نماذج YOLO26 المخصصة لـتقدير العمق أحادي العين: أي التنبؤ بخريطة عمق كثيفة لكل بكسل، بالأمتار، انطلاقًا من صورة RGB عادية واحدة. تتوفر نقاط التحقق الرسمية المدرّبة مسبقًا بخمسة أحجام، من YOLO26n-depth إلى YOLO26x-depth.
يحوّل العمق عمليات الكشف ثنائية الأبعاد إلى فهم ثلاثي الأبعاد: مدى بُعد العائق، والحجم الحقيقي للجسم، وتخطيط المشهد. يتيح إجراء ذلك باستخدام كاميرا عادية واحدة تجنب تكلفة الليدار ومنظومات التصوير المجسّم ومتطلبات معايرتها ودمجها، مما يجعل الوعي المكاني عمليًا للروبوتات والتنقل وأنظمة الكاميرات اليومية.
يعيد كل تنبؤ خريطة عمق عائمة كثيفة واحدة محاذية لصورة الإدخال. يمكنك الوصول إليها عبر
result.depth.data؛ إذ تمثل قيمها المسافة بالأمتار، ويمكن تحويلها إلى مصفوفة NumPy لإعادة البناء ثلاثي الأبعاد أو الملاحة أو القياس أو التصور. راجع دليل التنبؤ بالعمق للاطلاع على مواصفات النتائج كاملةً.نعم. أقرن كل صورة RGB بخريطة عمق من النوع float32 بوحدة الأمتار، واضبط نقطة تحقق YOLO26-depth مدرّبة مسبقًا بدقة باستخدام وضع التدريب القياسي من Ultralytics. يوصي الدليل الرسمي باستخدام AdamW ومعدل تعلّم منخفض عند تكييف الأوزان المُصدرة مع نطاق عمق مخصص.
استخدم وضع التصدير لتحويل نقطة تحقق YOLO26-depth إلى تنسيقات تشمل ONNX وOpenVINO وTensorRT وCoreML. بعد ذلك، يمكنك تشغيل النموذج المُصدَّر عبر سير عمل التنبؤ نفسه من Ultralytics على الأجهزة الطرفية أو المحمولة أو الخوادم.
أنشئ باستخدام Ultralytics YOLO-Depth
درّب نماذج YOLO26 لتقدير العمق وتحقق من صحتها وصدّرها وانشرها باستخدام Ultralytics Platform.