Cos'è Ultralytics YOLO26?

Ultralytics YOLO26 è l'ultima generazione stabile di modelli di computer vision in tempo reale. Il suo design end-to-end elimina la necessità di non-maximum suppression durante i flussi di lavoro di inferenza supportati, semplificando la distribuzione pur mantenendo la familiare API di Ultralytics. Consulta la documentazione di YOLO26 per dettagli sull'architettura, benchmark e utilizzo.

Perché YOLO26 è progettato per la distribuzione edge?

YOLO26 riduce la complessità di distribuzione attraverso l'inferenza end-to-end senza NMS e un'architettura progettata per un'esecuzione efficiente su CPU e hardware edge. Il modello YOLO26 nano offre un'inferenza su CPU fino al 43% più veloce rispetto a YOLO11n nei benchmark di Ultralytics. Esamina le condizioni di test e i risultati completi nella documentazione di YOLO26.

Quali attività di computer vision supporta YOLO26?

YOLO26 supporta object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation e oriented object detection.

Quale dimensione del modello YOLO26 dovrei usare?

Inizia con YOLO26n per dispositivi edge vincolati e carichi di lavoro sensibili alla latenza. YOLO26s e YOLO26m bilanciano velocità e precisione, mentre YOLO26l e YOLO26x danno priorità alla precisione quando è disponibile maggiore potenza di calcolo. Confronta ogni variante nei benchmark di YOLO26, quindi convalida i candidati sui tuoi dati.

Come posso addestrare YOLO26 sul mio set di dati?

Usa la train mode della libreria Ultralytics, oppure apri il progetto ufficiale YOLO26 sulla Piattaforma Ultralytics per annotare i dati, addestrare su GPU cloud e preparare gli artefatti di distribuzione. I pesi pre-addestrati forniscono un pratico punto di partenza per il fine-tuning.

Ultralytics YOLO

Modelli Ultralytics YOLO26

Crea AI di visione in tempo reale pronta per l'edge con inferenza end-to-end nativa, un percorso di distribuzione più semplice e il familiare flusso di lavoro Ultralytics.

Esplora YOLO26 sulla piattaforma Esplora la documentazione di YOLO26

★★★★★5/5

Famiglia di modelli YOLO26

YOLO26 offre cinque dimensioni di rilevamento, da nano a extra-large, tutte con inferenza end-to-end nativa che rimuove NMS dai percorsi di distribuzione supportati: la colonna e2e mostra l'accuratezza in quella modalità semplificata. Il modello nano è costruito per CPU e dispositivi edge, e ogni dimensione condivide lo stesso workflow di addestramento, validazione ed esportazione.

pip install ultralytics

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Run inference
results = model("image.jpg")

Modello	Dimensione (px)	mAP 50-95	mAP 50-95 (e2e)	CPU ONNX (ms)	T4 TensorRT (ms)	Parametri (M)	FLOPs (B)
YOLO26n	640	40.9	40.1	38.9 ± 0.7	1.7 ± 0.0	2.4	5.4
YOLO26s	640	48.6	47.8	87.2 ± 0.9	2.5 ± 0.0	9.5	20.7
YOLO26m	640	53.1	52.5	220.0 ± 1.4	4.7 ± 0.1	20.4	68.2
YOLO26l	640	55.0	54.4	286.2 ± 2.0	6.2 ± 0.2	24.8	86.4
YOLO26x	640	57.5	56.9	525.8 ± 4.0	11.8 ± 0.2	55.7	193.9

Benchmark di rilevamento YOLO26 dalla documentazione di Ultralytics.

Scelto dalle principali organizzazioni mondiali

L'impatto dei nostri modelli

Semplifica i processi in tutti i settori con i nostri modelli di visione artificiale all'avanguardia. Velocità, precisione e facilità d'uso potenziate da Ultralytics.

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Utilizzi giornalieri di Ultralytics YOLO

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Collaboratori open-source

Prova l'inferenza di YOLO26

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Immagine di input

Carica un'immagine o seleziona un esempio per testare yolo26n. Documentazione Predict

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o clicca per sfogliare

Supporta JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP e altro (massimo 10MB)

Oppure prova un esempio

Confidenza

0.25

IoU

0.70

Dimensione immagine

640

Documentazione API

Implementa il tuo modello per ottenere un endpoint di inferenza dedicato con autenticazione tramite chiave API — quindi sostituisci l'URL segnaposto e la chiave qui sotto con i valori della tua implementazione. Documentazione Deploy

Nota: Questo è un esempio di codice. Implementa prima il tuo modello per ottenere l'URL dell'endpoint e la chiave API.

import requests

# Replace with your deployment URL and API key
url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"

# Optional inference parameters (conf, iou, imgsz)
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}

with open("image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(
        url,
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        data=args,
        files={"file": f},
    )

print(response.json())

L'evoluzione dei modelli Ultralytics YOLO

Scopri come Ultralytics YOLO si è evoluto dal pratico flusso di lavoro di YOLOv5 all'inferenza YOLO26 pronta per l'edge.

2020

Ultralytics YOLOv5

Ha reso l'object detection in tempo reale accessibile con un workflow PyTorch rapido e pratico.

2023

Ultralytics YOLOv8

Espanso il flusso di lavoro unificato tra rilevamento, segmentazione, classificazione, pose e OBB.

2024

Ultralytics YOLO11

Precisione, velocità ed efficienza migliorate mantenendo il familiare flusso di lavoro Ultralytics.

2026

Ultralytics YOLO26

Introdotta l'inferenza end-to-end e un'architettura ottimizzata per un efficiente deployment sull'edge.

Image annotation interface using smart segmentation to label an object.

Etichetta fino a 10 volte più velocemente con l'annotazione intelligente

La Ultralytics Platform ti offre lo strumento di annotazione delle immagini per creare dataset di alta qualità più velocemente. Dall'annotazione intelligente alla precisa modifica manuale, queste funzionalità sono progettate per ridurre i tempi di etichettatura delle immagini senza sacrificarne la qualità.

Annotazione intelligente basata su SAM: Maschere e bounding boxes in un solo clic.
Copertura completa dei task AI: Detection, instance segmentation, semantic segmentation, classification, pose, OBB.
Supporto universale per i formati: La tua scelta tra YOLO, COCO, VOC e altro ancora.
Revisione del team e versionamento: Collaborazione chiara in ogni fase.

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Scopri come i team applicano la visione artificiale di Ultralytics negli ambienti di produzione.

Domande frequenti

Ultralytics YOLO26 è l'ultima generazione stabile di modelli di computer vision in tempo reale. Il suo design end-to-end elimina la necessità di non-maximum suppression durante i flussi di lavoro di inferenza supportati, semplificando la distribuzione pur mantenendo la familiare API di Ultralytics. Consulta la documentazione di YOLO26 per dettagli sull'architettura, benchmark e utilizzo.
YOLO26 riduce la complessità di distribuzione attraverso l'inferenza end-to-end senza NMS e un'architettura progettata per un'esecuzione efficiente su CPU e hardware edge. Il modello YOLO26 nano offre un'inferenza su CPU fino al 43% più veloce rispetto a YOLO11n nei benchmark di Ultralytics. Esamina le condizioni di test e i risultati completi nella documentazione di YOLO26.
YOLO26 supporta object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation e oriented object detection.
Inizia con YOLO26n per dispositivi edge vincolati e carichi di lavoro sensibili alla latenza. YOLO26s e YOLO26m bilanciano velocità e precisione, mentre YOLO26l e YOLO26x danno priorità alla precisione quando è disponibile maggiore potenza di calcolo. Confronta ogni variante nei benchmark di YOLO26, quindi convalida i candidati sui tuoi dati.
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Domande frequenti

Cos'è Ultralytics YOLO26?

Perché YOLO26 è progettato per la distribuzione edge?

Quali attività di computer vision supporta YOLO26?

Quale dimensione del modello YOLO26 dovrei usare?

Come posso addestrare YOLO26 sul mio set di dati?

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