Ultralytics YOLO-Depth
Dự đoán khoảng cách đến mọi bề mặt có thể nhìn thấy từ một hình ảnh RGB duy nhất. Các model độ sâu YOLO26 bổ sung nhận thức không gian 3D theo hệ mét mà không cần cảm biến độ sâu chuyên dụng, camera stereo hoặc lidar.
Các model ước tính độ sâu YOLO26
Các model YOLO26-depth dự đoán bản đồ độ sâu dày đặc theo mét từ một hình ảnh RGB. Năm kích thước model bao gồm từ triển khai trên thiết bị biên (edge deployment) đến phân tích không gian yêu cầu độ chính xác cao, với các trọng số đã phát hành được tiền huấn luyện trên khoảng 2,19 triệu hình ảnh trong nhà và ngoài trời và được đánh giá trên tập kiểm thử NYU Depth V2 Eigen.
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()| Model | Kích thước (px) | delta1 | abs_rel | RMSE (m) | Params (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 |
Các benchmark ước tính độ sâu YOLO26 trên tập kiểm thử NYU Depth V2 Eigen với TTA đa tỷ lệ và lật ngang cộng với căn chỉnh log-least-squares; tham số và FLOPs được đo ở mức 768 × 768.
Được tin dùng bởi các tổ chức hàng đầu thế giới
Tác động từ các model của chúng tôi
Hợp lý hóa quy trình giữa các ngành công nghiệp với các model AI thị giác tiên tiến của chúng tôi. Tốc độ, độ chính xác và tính dễ sử dụng được hỗ trợ bởi Ultralytics.
Sự phát triển của các model Ultralytics YOLO
Xem cách Ultralytics YOLO phát triển từ workflow YOLOv5 thực tiễn sang inference YOLO26 sẵn sàng cho Edge.
Gán nhãn nhanh hơn tới 10 lần với tính năng gán nhãn thông minh
Nền tảng Ultralytics cung cấp công cụ gán nhãn hình ảnh giúp bạn xây dựng tập dữ liệu chất lượng cao nhanh hơn. Từ tính năng gán nhãn thông minh đến chỉnh sửa thủ công chính xác, các tính năng này được thiết kế để giảm thời gian gán nhãn hình ảnh mà không làm giảm chất lượng.
- Gán nhãn thông minh dựa trên SAM: Mask và bounding box chỉ với một cú nhấp chuột.
- Hỗ trợ đầy đủ các tác vụ AI: Phát hiện đối tượng, phân đoạn thực thể, phân đoạn ngữ nghĩa, phân loại, pose, OBB.
- Hỗ trợ định dạng phổ quát: Sự lựa chọn của bạn về YOLO, COCO và nhiều hơn nữa.
- Đánh giá nhóm và quản lý phiên bản: Cộng tác minh bạch trong từng bước thực hiện.
Huấn luyện trên các GPU tốt nhất với chi phí thấp hơn
26 GPU NVIDIA với giá từ $0.24/giờ — từ Ampere đến Blackwell. Không phụ phí, không yêu cầu tối thiểu, không cam kết.
Khám phá các giải pháp ngành
Xem cách các nhóm áp dụng thị giác máy tính của Ultralytics trong các môi trường sản xuất.
Nông nghiệp
Ô tô
Y tế
Logistics
Sản xuất
Bán lẻ
Robotics
Nông nghiệp
Ô tô
Y tế
Logistics
Sản xuất
Bán lẻ
Robotics
Nông nghiệp
Ô tô
Y tế
Logistics
Sản xuất
Bán lẻ
Robotics
Các câu hỏi thường gặp
Ultralytics YOLO-Depth là dòng model YOLO26 dành cho ước tính độ sâu đơn ảnh: dự đoán bản đồ độ sâu dày đặc theo từng pixel tính bằng mét từ một hình ảnh RGB thông thường. Các checkpoint tiền huấn luyện chính thức có sẵn ở năm kích thước, từ YOLO26n-depth đến YOLO26x-depth.
Độ sâu chuyển đổi các kết quả phát hiện 2D thành hiểu biết 3D: vật cản cách bao xa, kích thước thực của một vật thể là bao nhiêu và khung cảnh được sắp xếp như thế nào. Việc thực hiện điều này từ một camera tiêu chuẩn giúp tránh chi phí, quy trình hiệu chuẩn và gánh nặng tích hợp của lidar cũng như các hệ thống stereo, từ đó làm cho nhận thức không gian trở nên thiết thực đối với lĩnh vực robot, di động và các hệ thống camera hàng ngày.
Mỗi dự đoán trả về một bản đồ độ sâu float dày đặc được căn chỉnh với hình ảnh đầu vào. Truy cập nó thông qua
result.depth.data; các giá trị này thể hiện khoảng cách tính bằng mét và có thể được chuyển đổi thành NumPy array để tái tạo 3D, điều hướng, đo lường hoặc hiển thị. Xem hướng dẫn dự đoán độ sâu để biết toàn bộ hợp đồng kết quả.Có. Ghép mỗi hình ảnh RGB với một bản đồ độ sâu float32 tính bằng mét và tinh chỉnh (fine-tune) checkpoint YOLO26-depth đã được tiền huấn luyện với chế độ huấn luyện Ultralytics tiêu chuẩn. Hướng dẫn chính thức khuyến nghị sử dụng AdamW và tốc độ học (learning rate) thấp khi điều chỉnh các trọng số đã phát hành cho miền độ sâu tùy chỉnh.
Sử dụng chế độ xuất (export mode) để chuyển đổi checkpoint YOLO26-depth sang các định dạng bao gồm ONNX, TensorRT, CoreML và OpenVINO. Sau đó, bạn có thể chạy model đã xuất thông qua quy trình dự đoán Ultralytics tương tự trên phần cứng biên, di động hoặc máy chủ.
Xây dựng cùng Ultralytics YOLO-Depth
Huấn luyện, đánh giá, xuất và triển khai các model ước tính độ sâu YOLO26 với Ultralytics Platform.