Ultralytics YOLO-Depth
Preveja a distância para cada superfície visível a partir de uma única imagem RGB. Os modelos de profundidade YOLO26 adicionam consciência espacial 3D métrica sem sensores de profundidade especializados, câmeras estéreo ou lidar.
Modelos de estimativa de profundidade YOLO26
Os modelos YOLO26-depth preveem um mapa de profundidade denso em metros a partir de uma imagem RGB. Cinco tamanhos de modelo abrangem desde a implementação em dispositivos de borda até análises espaciais de precisão crítica, com pesos lançados pré-treinados em aproximadamente 2,19 milhões de imagens internas e externas e avaliados na divisão de teste Eigen do 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()| Modelo | Tamanho (px) | delta1 | abs_rel | RMSE (m) | Parâmetros (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 |
Benchmarks de estimativa de profundidade YOLO26 na divisão de teste Eigen do NYU Depth V2 com TTA multi-escala e de inversão horizontal, além de alinhamento log-least-squares; parâmetros e FLOPs são medidos em 768 × 768.
Com a confiança das organizações líderes mundiais
O impacto dos nossos modelos
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.
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 de YOLO, COCO e muito mais.
- Revisão de equipe e controle de versão: Colaboração clara em cada passo.
Treina nas melhores GPUs por menos
26 GPUs NVIDIA a partir de $0,24/hora — desde Ampere a Blackwell. Sem margens, sem mínimos, sem compromissos.
Explora soluções para a indústria
Vê como as equipas aplicam a visão computacional da Ultralytics em ambientes de produção.
Agricultura
Automotivo
Saúde
Logística
Manufatura
Varejo
Robótica
Agricultura
Automotivo
Saúde
Logística
Manufatura
Varejo
Robótica
Agricultura
Automotivo
Saúde
Logística
Manufatura
Varejo
Robótica
Perguntas frequentes
Ultralytics YOLO-Depth é a família de modelos YOLO26 para monocular depth estimation: prever um mapa de profundidade denso por pixel em metros a partir de uma imagem RGB comum. Checkpoints pré-treinados oficiais estão disponíveis em cinco tamanhos, desde YOLO26n-depth até YOLO26x-depth.
A profundidade transforma detecções 2D em compreensão 3D: quão longe um obstáculo está, quão grande um objeto realmente é e como uma cena é organizada. Fazer isso a partir de uma câmera padrão evita o custo, a calibração e a carga de integração de lidar e sistemas estéreo, o que torna a percepção espacial prática para robótica, mobilidade e sistemas de câmera do dia a dia.
Cada previsão retorna um mapa de profundidade denso de ponto flutuante alinhado à imagem de entrada. Acesse-o através de
result.depth.data; seus valores representam a distância em metros e podem ser convertidos em um array NumPy para reconstrução 3D, navegação, medição ou visualização. Consulte o guia de previsão de profundidade para obter o contrato completo de resultados.Sim. Combine cada imagem RGB com um mapa de profundidade float32 em metros e faça o ajuste fino de um checkpoint YOLO26-depth pré-treinado com o modo de treinamento da Ultralytics padrão. O guia oficial recomenda o AdamW e uma taxa de aprendizado baixa ao adaptar pesos lançados para um domínio de profundidade personalizado.
Use o modo de exportação para converter um checkpoint YOLO26-depth para formatos incluindo ONNX, TensorRT, CoreML e OpenVINO. Você pode então executar o modelo exportado através do mesmo fluxo de trabalho de previsão da Ultralytics em hardware de borda, móvel ou servidor.
Construa com Ultralytics YOLO-Depth
Treine, valide, exporte e implante modelos de estimativa de profundidade YOLO26 com a Plataforma Ultralytics.