Ultralytics YOLO é uma biblioteca Python para visão computacional que abrange detecção, segmentação, classificação, estimativa de pose, rastreamento e muito mais.
62,7 mil11,9 milPythonAGPL-3.0Atualizado há 6 horas
roboflow/supervision
Toolkit Python com utilitários reutilizáveis de visão computacional para carregar datasets, executar detecções, rastrear objetos e anotar frames.
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- Último commit
- há 8 horas
O que é?
Supervision é uma biblioteca Python com componentes para aplicações de visão computacional. Ela funciona com a saída de qualquer modelo de classificação, detecção ou segmentação e oferece conectores para bibliotecas como Ultralytics, Transformers, MMDetection e Roboflow Inference.
A biblioteca cobre boa parte do código que complementa um modelo: desenhar caixas delimitadoras, máscaras, rótulos e trajetórias usando uma família de anotadores personalizáveis; rastrear objetos ao longo dos frames de um vídeo; contar detecções dentro de zonas poligonais ou ao longo de linhas; e calcular métricas de avaliação. Ela também carrega, divide, combina e converte datasets nos formatos COCO, YOLO e Pascal VOC.
Instale com pip no Python 3.10 ou mais recente. A API tem como elementos centrais os objetos sv.Detections e sv.DetectionDataset, permitindo combinar componentes sem vincular o pipeline a um único modelo.
Recursos principais
- 01Anotadores para desenhar caixas, máscaras, rótulos e trajetórias nos frames
- 02Rastreamento de objetos ao longo dos frames de um vídeo
- 03Contagem de detecções em zonas poligonais ou ao longo de linhas
- 04Carregamento, divisão, combinação e conversão de datasets COCO, YOLO e Pascal VOC
- 05Conectores para Ultralytics, Transformers, MMDetection e Roboflow Inference
Casos de uso
- Visualizar previsões de modelos em imagens ou vídeos durante o desenvolvimento
- Contar pessoas ou veículos que entram em uma zona em imagens de varejo ou trânsito
- Preparar e converter datasets de detecção de objetos entre formatos
- Criar pipelines personalizados de visão computacional com qualquer modelo de detecção
Início rápido
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Instale o pacote com pip (Python 3.10 ou superior).
pip install supervision - 2
Instale as dependências opcionais para o exemplo do modelo.
pip install pillow rfdetr
Antes de usar
- É necessário usar Python 3.10 ou superior.
- Alguns conectores de modelo, como Inference, precisam de uma chave de API da Roboflow.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é supervision?
- Toolkit Python com utilitários reutilizáveis de visão computacional para carregar datasets, executar detecções, rastrear objetos e anotar frames. Supervision é uma biblioteca Python com componentes para aplicações de visão computacional. Ela funciona com a saída de qualquer modelo de classificação, detecção ou segmentação e oferece conectores para bibliotecas como Ultralytics, Transformers, MMDetection e Roboflow Inference.
- supervision é gratuito? Qual é a licença?
- supervision é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- supervision ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de supervision foi em 20 de out. de 2026.
- Para que posso usar supervision?
- Visualizar previsões de modelos em imagens ou vídeos durante o desenvolvimento Contar pessoas ou veículos que entram em uma zona em imagens de varejo ou trânsito Preparar e converter datasets de detecção de objetos entre formatos Criar pipelines personalizados de visão computacional com qualquer modelo de detecção
- Como instalar supervision?
- Instale o pacote com pip (Python 3.10 ou superior).: pip install supervision Instale as dependências opcionais para o exemplo do modelo.: pip install pillow rfdetr
- Onde consigo supervision?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/roboflow/supervision
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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