Ultralytics YOLO-Depth
Stima la distanza da ogni superficie visibile a partire da una singola immagine RGB. I modelli YOLO26 per la profondità aggiungono consapevolezza spaziale 3D metrica senza sensori di profondità specializzati, telecamere stereo o lidar.
Modelli YOLO26 per la stima della profondità
I modelli YOLO26-depth prevedono una mappa di profondità densa, espressa in metri, a partire da una singola immagine RGB. Le cinque dimensioni vanno dalla distribuzione edge all'analisi spaziale in cui la precisione è fondamentale; i pesi rilasciati sono preaddestrati su circa 2,19 milioni di immagini di ambienti interni ed esterni e valutati sullo split di test Eigen di 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()| Modello | Dimensione (px) | delta1 | abs_rel | RMSE (m) | Parametri (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
Benchmark di stima della profondità di YOLO26 sullo split di test Eigen di NYU Depth V2 con TTA multiscala e ribaltamento orizzontale, oltre ad allineamento ai minimi quadrati logaritmici; parametri e FLOP misurati a 768 × 768.
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L'impatto dei nostri modelli
Semplifica i processi in diversi settori con i nostri modelli di AI per la visione all'avanguardia. Velocità, precisione e facilità d'uso grazie a Ultralytics.
L'evoluzione dei modelli Ultralytics YOLO
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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
Ultralytics YOLO-Depth è la famiglia di modelli YOLO26 per la stima monoculare della profondità: prevede una mappa di profondità densa, espressa in metri e definita per ogni pixel, a partire da una normale immagine RGB. Sono disponibili checkpoint ufficiali preaddestrati in cinque dimensioni, da YOLO26n-depth a YOLO26x-depth.
La profondità trasforma i rilevamenti 2D in una comprensione 3D: quanto è distante un ostacolo, quanto è grande davvero un oggetto e come è organizzata una scena. Farlo con una singola telecamera standard evita i costi e le difficoltà di calibrazione e integrazione di lidar e sistemi stereo, rendendo la consapevolezza spaziale praticabile per la robotica, la mobilità e i sistemi di telecamere di uso quotidiano.
Ogni previsione restituisce una mappa di profondità densa in virgola mobile, allineata all'immagine di input. Accedici tramite
result.depth.data; i valori rappresentano la distanza in metri e si possono convertire in un array NumPy per la ricostruzione 3D, la navigazione, le misurazioni o la visualizzazione. Consulta la guida alla previsione della profondità per conoscere tutti i dettagli del formato dei risultati.Sì. Abbina ogni immagine RGB a una mappa di profondità float32 espressa in metri e perfeziona un checkpoint YOLO26-depth preaddestrato con la modalità di addestramento Ultralytics standard. La guida ufficiale consiglia AdamW e un tasso di apprendimento basso quando si adattano i pesi rilasciati a un dominio di profondità personalizzato.
Usa la modalità di esportazione per convertire un checkpoint YOLO26-depth in formati come ONNX, OpenVINO, TensorRT e CoreML. Potrai quindi eseguire il modello esportato con lo stesso flusso di lavoro di previsione Ultralytics su hardware edge, mobile o server.
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