الإصدار الذي جلب الكشف عن الكائنات في الوقت الفعلي إلى الملايين — يعتمد على PyTorch، سريع، وسهل التدريب بشكل ملحوظ.
إطار عمل واحد للكشف، والتجزئة، والتصنيف، وتقدير الوضعية، وصناديق الإحاطة الموجهة.
معمارية محسّنة تقدّم دقة أعلى بعدد أقل من المعلمات، تم الكشف عنها في مؤتمر Ultralytics YOLO Vision 2024.
نموذجنا الحالي الموصى به — أسرع وأكثر دقة وجاهز للإنتاج عبر كل مهمة رؤية حاسوبية.
المنصة الشاملة لتعيين البيانات، وتدريب نماذج YOLO، والنشر عبر 42 منطقة عالمية — كل ذلك في مكان واحد.
نماذجنا الأولى للتجزئة الدلالية — تسميات فئات كثيفة لكل بكسل لفهم كامل للمشهد.
مكتبة استنتاج وواجهة سطر أوامر (CLI) عالية الأداء لـ YOLO مكتوبة بلغة Rust، لتشغيل النماذج على ONNX Runtime خلف واجهة برمجة تطبيقات (API) مصممة لتتوافق مع حزمة بايثون (Python) الخاصة بـ Ultralytics.
شغل نماذج YOLO مباشرة في المتصفح، بدون خادم وبدون Python. تعمل على WebGPU مع آلية بديلة تلقائية لـ CPU و wasm، خلف واجهة برمجة تطبيقات (API) صغيرة بلغة TypeScript مدعومة بحزمة Rust المترجمة إلى WebAssembly.
الورقة البحثية التي تدعم YOLO26 — توضح تصميمها الخالي من NMS، ومحسّن MuSGD الجديد، وتوازن بين الدقة والكمون متطور عبر جميع أحجام النماذج الخمسة.
تتبع أسرع وأكثر دقة للكائنات المتعددة — هويات أكثر استقراراً عبر الانسدادات والمشاهد المزدحمة للفيديو في العالم الحقيقي.
- إعادة التحديد (Re-ID) — تحافظ على اتساق هويات الكائنات عبر الكاميرات وبعد الانسدادات
يعمل تقطير المعرفة المدمج على ضغط نماذج المعلمين الكبيرة في نماذج طلاب أصغر وأسرع، مع المساعدة في الحفاظ على الدقة من أجل النشر الفعال على الحافة وفي الوقت الفعلي.
تتنبأ نماذج العمق YOLO26 بخرائط مسافة كثيفة لكل بكسل من كاميرا RGB واحدة، مما يضيف وعياً مكانياً ثلاثي الأبعاد دون الحاجة إلى مستشعرات عمق متخصصة أو ليدار (lidar).
رؤية Ultralytics YOLO لعام 2026
جيل YOLO الرائد القادم، والذي تم الكشف عنه مباشرة في مؤتمر Ultralytics YOLO Vision 2026، ليُوسع عائلة النماذج لتشمل تكامل الرؤية واللغة:
- YOLO-VLM — واجهة YOLO خفيفة الوزن تغذي طبقة LLM أعمق لخطوط أنابيب رؤية-لغة فعالة
تصدير نماذج YOLO إلى تنسيق .aimodel الجديد من Apple لتشغيل وقت تشغيل Core AI بعد أن يصبح نظاما iOS 27 و macOS 27 متاحين بشكل عام، مع الاحتفاظ بـ Core ML لضمان توافق أوسع مع الأجهزة.
ثلاثة مجالات تركيز للمنتج تقود المنصة خلال الفترة المتبقية من العام:
- التدريب التلقائي (Auto-Training) — تحليل تدريب تكراري مدعوم بنماذج لغوية كبيرة (LLM) يقوم بتشخيص كل عملية تشغيل تلقائياً وتحسين الإعدادات عبر جولات متتالية لرفع مستوى الدقة.
- التثبيت المحلي (On-Premise) — تشغيل المنصة داخل بنيتك التحتية الخاصة، مع الحفاظ على البيانات والتدريب تحت سيطرتك الكاملة.
- المراقبة (Monitoring) — مراقبة نماذج الإنتاج لتتبع الأداء، واكتشاف الانحراف، والحفاظ على سلامة عمليات النشر.
قدرات جديدة تنضم إلى عائلة YOLO خلال عام 2027:
- YOLO-OCR — التعرف السريع والدقيق على النصوص
- YOLO-Face — التعرف على الوجوه وتحليلها
- YOLO-Stereo3D — كشف ثلاثي الأبعاد مجسم من أزواج كاميرات ثنائية العدسات للروبوتات، وهو بديل معتمد على الكاميرا لتقنية الليدار (lidar)