YOLO Vision 2026:
Ultralytics YOLO

Modelos Ultralytics YOLO26

Constrói IA de visão em tempo real pronta para edge com inferência nativa de ponta a ponta, um caminho de implementação mais simples e o familiar fluxo de trabalho Ultralytics.

Família de modelos YOLO26

O YOLO26 disponibiliza cinco tamanhos de detecção, do nano ao extra-large, todos com inferência ponta a ponta nativa que remove o NMS dos caminhos de implantação suportados — a coluna e2e mostra a precisão nesse modo simplificado. O modelo nano foi criado para CPU e dispositivos de borda (edge devices), e todos os tamanhos compartilham um único fluxo de trabalho de treinamento, validação e exportação.

pip install ultralytics
from ultralytics import YOLO

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

# Run inference
results = model("image.jpg")
ModeloTamanho (px)mAP 50-95mAP 50-95 (e2e)CPU ONNX (ms)T4 TensorRT (ms)Parâmetros (M)FLOPs (B)
YOLO26n64040.940.138.9 ± 0.71.7 ± 0.02.45.4
YOLO26s64048.647.887.2 ± 0.92.5 ± 0.09.520.7
YOLO26m64053.152.5220.0 ± 1.44.7 ± 0.120.468.2
YOLO26l64055.054.4286.2 ± 2.06.2 ± 0.224.886.4
YOLO26x64057.556.9525.8 ± 4.011.8 ± 0.255.7193.9

Benchmarks de deteção YOLO26 da documentação da Ultralytics.

Com a confiança das organizações líderes mundiais

DuolingoShellSiemensRenaultPhilipsNEURA RoboticsMercado LibreTata SteelFlock SafetyIntelDefense Intelligence AgencyDHLDuolingoShellSiemensRenaultPhilipsNEURA RoboticsMercado LibreTata SteelFlock SafetyIntelDefense Intelligence AgencyDHLDuolingoShellSiemensRenaultPhilipsNEURA RoboticsMercado LibreTata SteelFlock SafetyIntelDefense Intelligence AgencyDHL

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.

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Transferências
Utilizações diárias do Ultralytics YOLO
Contribuintes de código aberto

Experimenta a inferência do YOLO26

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Suporta JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP e mais (máximo 10MB)

Confiança
0.25
IoU
0.70
Tamanho da imagem
640
Documentação da API
Implementa o teu modelo para obteres um endpoint de inferência dedicado com autenticação por chave de API — depois, substitui o URL de marcador e a chave abaixo pelos teus valores de implementação. Documentação de Deploy
Nota: Este é um exemplo de código. Implementa primeiro o teu modelo para obteres o teu URL de endpoint e a tua chave de 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())

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.

Tornou a detecção de objetos em tempo real acessível com um fluxo de trabalho PyTorch rápido e prático.

Expansão do fluxo de trabalho unificado em deteção, segmentação, classificação, pose e OBB.

Precisão, velocidade e eficiência melhoradas enquanto se preserva o familiar fluxo de trabalho Ultralytics.

Introduziu inferência de ponta a ponta e uma arquitetura otimizada para implantação eficiente na borda.

Image annotation interface using smart segmentation to label an object.

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 entre YOLO, COCO, VOC e muito mais.
  • Revisão de equipe e controle de versão: Colaboração clara em cada passo.

Implementa em qualquer lugar

Exporta para 20 formatos e faz o deploy em edge, cloud e mobile.

Explora soluções para a indústria

Vê como as equipas aplicam a visão computacional da Ultralytics em ambientes de produção.

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Perguntas frequentes

  • O Ultralytics YOLO26 é a mais recente geração estável de modelos de visão computacional em tempo real. O seu design de ponta a ponta elimina a necessidade de NMS durante fluxos de trabalho de inferência suportados, simplificando a implementação enquanto mantém a familiar API Ultralytics. Consulta a documentação do YOLO26 para detalhes de arquitetura, benchmarks e utilização.

  • O YOLO26 reduz a complexidade da implementação através de inferência de ponta a ponta sem NMS e de uma arquitetura concebida para uma execução eficiente em CPUs e hardware edge. O modelo YOLO26 nano oferece uma inferência em CPU até 43% mais rápida do que o YOLO11n nos benchmarks da Ultralytics. Analisa as condições de teste e os resultados completos na documentação do YOLO26.

  • Começa com o YOLO26n para dispositivos edge limitados e cargas de trabalho sensíveis à latência. O YOLO26s e o YOLO26m equilibram velocidade e precisão, enquanto o YOLO26l e o YOLO26x privilegiam a precisão quando está disponível mais capacidade computacional. Compara todas as variantes nos benchmarks do YOLO26 e, em seguida, valida os candidatos com os teus próprios dados.

  • Usa o modo de treino da biblioteca Ultralytics ou abre o projeto oficial do YOLO26 na Ultralytics Platform para anotar dados, treinar em GPUs na cloud e preparar artefactos de implementação. Os pesos pré-treinados oferecem um ponto de partida prático para o ajuste fino.

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