Что такое Ultralytics YOLO26?

Ultralytics YOLO26 — это последнее стабильное поколение моделей компьютерного зрения для работы в реальном времени. Сквозная архитектура исключает необходимость подавления немаксимумов в поддерживаемых сценариях инференса, упрощая развёртывание и сохраняя привычный API Ultralytics. Подробности об архитектуре, результаты тестирования и инструкции по использованию смотри в документации YOLO26.

Почему YOLO26 разработана для развёртывания на периферийных устройствах?

YOLO26 упрощает развёртывание благодаря сквозному инференсу без NMS и архитектуре, рассчитанной на эффективное выполнение на CPU и периферийном оборудовании. В тестах Ultralytics модель YOLO26 nano обеспечивает до 43% более быстрый инференс на CPU, чем YOLO11n. Условия тестирования и полные результаты смотри в документации YOLO26.

Какие задачи компьютерного зрения поддерживает YOLO26?

YOLO26 поддерживает обнаружение объектов, сегментацию экземпляров, семантическую сегментацию, классификацию изображений, оценку позы и обнаружение ориентированных объектов.

Какой размер модели YOLO26 выбрать?

Начни с YOLO26n для периферийных устройств с ограниченными ресурсами и рабочих нагрузок, чувствительных к задержке. YOLO26s и YOLO26m обеспечивают баланс скорости и точности, а YOLO26l и YOLO26x ориентированы на точность, если доступно больше вычислительных ресурсов. Сравни все варианты в результатах тестирования YOLO26, а затем проверь подходящие модели на собственных данных.

Как обучить YOLO26 на собственном наборе данных?

Используй режим обучения библиотеки Ultralytics или открой официальный проект YOLO26 на Ultralytics Platform, чтобы размечать данные, обучать модели на облачных GPU и готовить артефакты для развёртывания. Предварительно обученные веса — практичная отправная точка для дообучения.

Ultralytics YOLO

Модели Ultralytics YOLO26

Создавай решения на базе ИИ для компьютерного зрения в реальном времени на периферийных устройствах: используй встроенный сквозной инференс, упрощённое развёртывание и привычный рабочий процесс Ultralytics.

Узнать больше о YOLO26 на Platform Изучить документацию YOLO26

★★★★★5/5

Семейство моделей YOLO26

YOLO26 включает пять размеров моделей для обнаружения объектов — от nano до extra-large. Все модели поддерживают встроенный сквозной инференс, который исключает NMS в поддерживаемых сценариях развёртывания; в столбце e2e указана точность в этом упрощённом режиме. Модель nano предназначена для CPU и периферийных устройств, а для всех размеров используется единый рабочий процесс обучения, валидации и экспорта.

pip install ultralytics

from ultralytics import YOLO

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

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

Модель	Размер (пикс.)	mAP 50–95	mAP 50-95 (e2e)	CPU ONNX (мс)	T4 TensorRT (мс)	Параметры (млн)	FLOPs (млрд)
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

Результаты тестирования YOLO26 для обнаружения объектов из документации Ultralytics.

Нам доверяют ведущие организации мира

Влияние наших моделей

Оптимизируй процессы в разных отраслях с помощью наших передовых моделей компьютерного зрения на базе ИИ. Скорость, точность и простота использования — всё это обеспечивают технологии Ultralytics.

—

Звёзды на GitHub

—

Загрузки

—

Ежедневное использование Ultralytics YOLO

—

Контрибьюторы проектов с открытым исходным кодом

Попробовать инференс YOLO26

Перетащи изображение, чтобы посмотреть, как работает обнаружение объектов в реальном времени

Входные данные

Загрузи изображение или выбери пример для проверки YOLO26n. Документация по предсказанию

Демонстрация в реальном времени

Перетащи изображение сюда

или нажми, чтобы выбрать файл

Поддерживаются JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP и другие форматы (макс. 10 МБ)

Или попробуй пример

Уверенность

0.25

IoU

0.70

Размер изображения

640

Здесь появятся результаты предсказания.

Разверни модель, чтобы получить отдельную конечную точку инференса с аутентификацией по ключу API, — затем замени URL и ключ-заполнитель ниже на данные своего развёртывания. Документация по развёртыванию

import requests

# 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())

Эволюция моделей Ultralytics YOLO

Узнай, как Ultralytics YOLO прошла путь от практичного рабочего процесса YOLOv5 до инференса YOLO26 на периферийных устройствах.

2020

Ultralytics YOLOv5

Сделали обнаружение объектов в реальном времени доступным благодаря быстрому и практичному рабочему процессу PyTorch.

2023

Ultralytics YOLOv8

Расширили единый рабочий процесс, добавив обнаружение объектов, сегментацию, классификацию, оценку позы и OBB.

2024

Ultralytics YOLO11

Повысили точность, скорость и эффективность, сохранив привычный рабочий процесс Ultralytics.

2026

Ultralytics YOLO26

Представили сквозной инференс и архитектуру, оптимизированную для эффективного развёртывания на периферийных устройствах.

Image annotation interface using smart segmentation to label an object.

Размечай данные до 10 раз быстрее с помощью интеллектуальной аннотации

Ultralytics Platform предоставляет инструмент аннотации изображений, который помогает быстрее создавать качественные наборы данных. От интеллектуальной аннотации до точного ручного редактирования — эти функции сокращают время разметки изображений без потери качества.

Интеллектуальная аннотация на базе SAM:Маски и ограничивающие рамки одним щелчком.
Полный охват задач ИИ:Обнаружение объектов, сегментация экземпляров, семантическая сегментация, классификация, оценка позы, OBB.
Поддержка универсальных форматов:Выбирай YOLO, COCO и другие форматы.
Командная проверка и управление версиями:Понятное взаимодействие на каждом этапе.

Обучай модели на лучших GPU дешевле

26 GPU NVIDIA от $0,24 в час — от Ampere до Blackwell. Без наценок, минимальных заказов и обязательств.

Ampere

Проверенные GPU для центров обработки данных и рабочих станций

Эффективный инференс и ИИ в реальном времени

Созданы специально для масштабного обучения

BlackwellНовое

Новейшее поколение, максимальная производительность

Развёртывай где угодно

Экспортируй в 22 формата и развёртывай на периферийных устройствах, в облаке и на мобильных устройствах.

Решения для разных отраслей

Узнай, как команды применяют компьютерное зрение Ultralytics в производственной среде.

Часто задаваемые вопросы

Ultralytics YOLO26 — это последнее стабильное поколение моделей компьютерного зрения для работы в реальном времени. Сквозная архитектура исключает необходимость подавления немаксимумов в поддерживаемых сценариях инференса, упрощая развёртывание и сохраняя привычный API Ultralytics. Подробности об архитектуре, результаты тестирования и инструкции по использованию смотри в документации YOLO26.
YOLO26 упрощает развёртывание благодаря сквозному инференсу без NMS и архитектуре, рассчитанной на эффективное выполнение на CPU и периферийном оборудовании. В тестах Ultralytics модель YOLO26 nano обеспечивает до 43% более быстрый инференс на CPU, чем YOLO11n. Условия тестирования и полные результаты смотри в документации YOLO26.
YOLO26 поддерживает обнаружение объектов, сегментацию экземпляров, семантическую сегментацию, классификацию изображений, оценку позы и обнаружение ориентированных объектов.
Начни с YOLO26n для периферийных устройств с ограниченными ресурсами и рабочих нагрузок, чувствительных к задержке. YOLO26s и YOLO26m обеспечивают баланс скорости и точности, а YOLO26l и YOLO26x ориентированы на точность, если доступно больше вычислительных ресурсов. Сравни все варианты в результатах тестирования YOLO26, а затем проверь подходящие модели на собственных данных.
Используй режим обучения библиотеки Ultralytics или открой официальный проект YOLO26 на Ultralytics Platform, чтобы размечать данные, обучать модели на облачных GPU и готовить артефакты для развёртывания. Предварительно обученные веса — практичная отправная точка для дообучения.

Создавай с Ultralytics YOLO26

Обучай, проверяй, экспортируй и развёртывай модели YOLO26 с Ultralytics Platform.

Открыть YOLO26 на Platform

Модели Ultralytics YOLO26

Семейство моделей YOLO26

Влияние наших моделей

Попробовать инференс YOLO26

Эволюция моделей Ultralytics YOLO

Размечай данные до 10 раз быстрее с помощью интеллектуальной аннотации

Обучай модели на лучших GPU дешевле

Развёртывай где угодно

Решения для разных отраслей

Сельское хозяйство

Автомобилестроение

Здравоохранение

Логистика

Производство

Розничная торговля

Робототехника

Сельское хозяйство

Автомобилестроение

Здравоохранение

Логистика

Производство

Розничная торговля

Робототехника

Сельское хозяйство

Автомобилестроение

Здравоохранение

Логистика

Производство

Розничная торговля

Робототехника

Часто задаваемые вопросы

Что такое Ultralytics YOLO26?

Почему YOLO26 разработана для развёртывания на периферийных устройствах?

Какие задачи компьютерного зрения поддерживает YOLO26?

Какой размер модели YOLO26 выбрать?

Как обучить YOLO26 на собственном наборе данных?

Создавай с Ultralytics YOLO26