Ultralytics YOLO26 모델
기본 엔드투엔드 추론, 간소화된 배포 경로 및 익숙한 Ultralytics 워크플로로 엣지에 최적화된 실시간 비전 AI를 구현하세요.
YOLO26 모델 제품군
YOLO26은 나노부터 초대형까지 다섯 가지 감지 크기를 제공하며, 모두 기본 엔드투엔드 추론을 지원하여 지원되는 배포 경로에서 NMS를 제거합니다. e2e 열에는 간소화된 모드에서의 정확도가 표시됩니다. 나노 모델은 CPU 및 엣지 디바이스용으로 설계되었으며, 모든 크기가 동일한 학습, 검증 및 내보내기 워크플로를 공유합니다.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| 모델 | 크기 (px) | mAP 50-95 | mAP 50-95 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | 파라미터 (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 |
Ultralytics 문서의 YOLO26 감지 벤치마크입니다.
세계 유수의 조직이 신뢰합니다
모델이 미치는 영향
Ultralytics의 최첨단 비전 AI 모델로 다양한 산업 분야의 프로세스를 간소화하세요. 속도, 정확도, 사용 편의성을 제공합니다.
YOLO26 추론 체험하기
이미지를 끌어다 놓고 실시간 객체 감지를 확인하세요
Ultralytics YOLO 모델의 발전 과정
실용적인 YOLOv5 워크플로에서 엣지에 최적화된 YOLO26 추론에 이르기까지 Ultralytics YOLO의 발전 과정을 살펴보세요.
스마트 어노테이션으로 최대 10배 더 빠르게 라벨링하세요
Ultralytics Platform은 고품질 데이터셋을 더 빠르게 구축할 수 있는 이미지 어노테이션 도구를 제공합니다. 스마트 어노테이션부터 정밀한 수동 편집까지, 이러한 기능은 품질을 유지하면서 이미지 라벨링 시간을 줄이도록 설계되었습니다.
- SAM 기반 스마트 어노테이션:한 번의 클릭으로 마스크와 바운딩 박스를 생성합니다.
- 모든 AI 작업 지원:객체 탐지, 인스턴스 세그멘테이션, 시맨틱 세그멘테이션, 분류, 포즈, OBB.
- 범용 형식 지원:YOLO, COCO 등 원하는 형식을 선택하세요.
- 팀 검토 및 버전 관리:모든 단계에서 원활하게 협업할 수 있습니다.
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산업별 솔루션 살펴보기
팀이 실제 운영 환경 전반에서 Ultralytics 컴퓨터 비전을 어떻게 적용하는지 알아보세요.
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자주 묻는 질문
Ultralytics YOLO26은 실시간 컴퓨터 비전 모델의 최신 안정화 세대입니다. 엔드투엔드 설계를 통해 지원되는 추론 워크플로에서 비최대 억제가 필요하지 않으므로, 익숙한 Ultralytics API를 유지하면서 배포를 간소화합니다. 아키텍처 세부 정보, 벤치마크 및 사용법은 YOLO26 문서를 참조하세요.
YOLO26은 엔드투엔드 NMS-free 추론과 CPU 및 엣지 하드웨어에서 효율적으로 실행되도록 설계된 아키텍처를 통해 배포 복잡성을 줄입니다. Ultralytics 벤치마크에서 YOLO26 나노 모델은 YOLO11n보다 CPU 추론 속도가 최대 43% 빠릅니다. 테스트 조건과 전체 결과는 YOLO26 문서에서 확인하세요.
리소스가 제한된 엣지 디바이스와 지연 시간에 민감한 워크로드에는 YOLO26n으로 시작하세요. YOLO26s와 YOLO26m은 속도와 정확도의 균형을 맞추며, YOLO26l과 YOLO26x는 더 많은 컴퓨팅 리소스를 사용할 수 있을 때 정확도를 우선시합니다. YOLO26 벤치마크에서 모든 변형을 비교한 다음, 자체 데이터로 후보 모델을 검증하세요.
Ultralytics 라이브러리의 train 모드를 사용하거나 공식 Ultralytics Platform의 YOLO26 프로젝트를 열어 데이터에 주석을 추가하고, 클라우드 GPU에서 학습하며, 배포 아티팩트를 준비하세요. 사전 학습된 가중치는 파인튜닝을 시작하기 위한 실용적인 기반을 제공합니다.
Ultralytics YOLO26으로 빌드하기
Ultralytics Platform에서 YOLO26 모델을 학습, 검증, 내보내기 및 배포하세요.