YOLO Vision 2026:
Press release

Ultralytics YOLO26 to Bring Real-Time Computer Vision to Intel Processors

Ultralytics YOLO26 models are now optimized for Intel OpenVINO, delivering up to 10x faster inference and sub-5 millisecond latency on Intel processors already running the world's factories, stores, and cities.

3
Ultralytics YOLO26 to Bring Real-Time Computer Vision to Intel Processors

SANTA CLARA, Calif. – July 14, 2026 – Ultralytics, the company behind the YOLO family of object detection models, today announced collaboration with Intel to bring production-ready YOLO (You Only Look Once) computer vision models to Intel hardware, making real-time vision AI faster, easier, and more cost-effective to deploy across industries from robotics to manufacturing, logistics, and security.

Most real-world vision AI technologies run on existing, CPU-based infrastructures including industrial PCs, laptops and edge devices. By pairing Ultralytics YOLO models with OpenVINO Toolkit, developers can deploy YOLO models across various platforms powered by any Intel processor, putting the compute where appropriate: CPU, GPU, or NPU.

The result is faster, more cost-effective, and more accessible computer vision for the industries that need it most. The collaboration meets AI where it actually ships, resulting in faster inference in supported CPU/GPU scenarios, with sub-5-millisecond inference reported across YOLO tasks on Intel hardware, reducing latency and deployment costs.

"Enterprises train in the data center, but the real work of vision AI happens at the edge, on factory floors, in retail, in robotics-running on Intel CPUs and NPUs," said Glenn Jocher, Founder and CEO of Ultralytics. "This collaboration means developers get state-of-the-art models like YOLO26 running production-ready on the hardware they already own, eliminating the need for a discrete GPU."

The collaboration also cuts friction for developers, who can train and export their applications to OpenVINO and deploy them with the same familiar Ultralytics Platform or Python package and command line interface, often with a single command. This single workflow supports use cases in a variety of industries, including:

  • Manufacturing: quality inspection, defect detection and process monitoring on factory-floor industrial PCs
  • Logistics: parcel/asset detection, counting and tracking
  • Security: monitoring analytics (people/object detection) plus privacy/compliance monitoring
  • Retail: Shelf availability and inventory intelligence, including detecting SKUs, labels and shelf stock to monitor availability, planogram compliance and stock movement; real-time product recognition, including detecting, segmenting or tracking retail products for mobile applications, smart stores and e-commerce.
  • Healthcare: internal imaging workflow improvement, annotation workflow, model validation and internal research-to-production workflows.
  • Robotics: real-time perception on compact, power-efficient Intel hardware
  • Smart cities: scalable vision on distributed edge infrastructure
  • Edge AI broadly: bringing advanced vision to devices that use integrated AI acceleration already available on the SoC

“Extending Intel's AI PC and physical AI platforms with leading open vision models helps developers deploy applications with real-world efficient AI inferencing on processors with AI acceleration built right in. This ensures that some of the industry’s top models are optimized for the latest Intel Core Ultra processors and beyond,” said Matthew Formica, Intel Senior Director & Global Head of Edge Technical Marketing. “We are excited to partner with Ultralytics to build on this momentum.”

About Ultralytics#

Founded by Glenn Jocher, Ultralytics is the leading force in vision AI, best known for its Ultralytics YOLO (You Only Look Once) models. With over 135K GitHub stars, 300 million Pip downloads, and 3.3+ billion model usages, Ultralytics YOLOv5, YOLOv8, YOLO11, and now YOLO26 have become the most widely recognized object detection models globally. Ultralytics empowers users with easy-to-use, cutting-edge AI technology. Our mission is to simplify and democratize the use of AI, making it accessible and impactful across industries ranging from manufacturing to healthcare and more.

©Intel, the Intel logo, and other Intel marks are trademarks of Intel Corporation or its subsidiaries.

Media Contact: Altaïr Kabunda-Margalet - altair@ultralytics.com

From the blog

Ultralytics YOLO26 unterstützt jetzt monokulare Tiefenschätzung

Ultralytics YOLO26 unterstützt jetzt monokulare Tiefenschätzung

Erfahre, wie die neue Tiefenschätzungsaufgabe in Ultralytics YOLO26 pixelgenaue Tiefen im metrischen Maßstab aus einem einzigen RGB-Bild vorhersagt – ganz ohne Stereokamera oder LiDAR.
Erfahre mehr
Ultralytics YOLO Vision 2026: Alles, was du wissen musst

Ultralytics YOLO Vision 2026: Alles, was du wissen musst

Sei am 13. September in Shenzhen oder online bei der Ultralytics YOLO Vision 2026 dabei und erlebe neue YOLO Modelle, Produkteinführungen, Live-Demos und praxisnahe Vision-KI.
Erfahre mehr
Exportieren von Ultralytics YOLO mit LiteRT

Exportieren von Ultralytics YOLO mit LiteRT

Erfahre, wie die neue LiteRT Export-Integration Ultralytics YOLO Inferenz in mobile, eingebettete, Edge- und Browser-Umgebungen in einem einzigen, einheitlichen Format bringt.
Erfahre mehr
Ultralytics Offsite in Marokko: Team-Highlights 2026

Ultralytics Offsite in Marokko: Team-Highlights 2026

Ein Einblick in das Ultralytics Team-Offsite in Marokko. Workshops, kulturelle Erlebnisse und die Momente, die unser globales Team zusammenbringen.
Erfahre mehr
Die wichtigsten Highlights von Ultralytics vom Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology Day 2026

Die wichtigsten Highlights von Ultralytics vom Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology Day 2026

Ein Rückblick auf Ultralytics beim Qualcomm x Extreme Vision Edge AI Developer Day 2026: Demos, Highlights und Gespräche von der Veranstaltung.
Erfahre mehr
Beschleunigung von Ultralytics YOLO26 mit OpenVINO auf Intel Core Ultra Series 3 (Panther Lake)

Beschleunigung von Ultralytics YOLO26 mit OpenVINO auf Intel Core Ultra Series 3 (Panther Lake)

Erfahre, wie du Ultralytics YOLO26-Modelle in das OpenVINO-Format exportierst und die Inferenz auf Intel-Hardware, einschließlich CPU, GPU und NPU, beschleunigst.
Erfahre mehr
Die wichtigsten Highlights von Ultralytics auf der CVPR 2026

Die wichtigsten Highlights von Ultralytics auf der CVPR 2026

Wirf einen Blick zurück auf die wichtigsten Highlights von Ultralytics während der CVPR 2026 in Denver, wo wir ausgestellt, unsere Forschung präsentiert und uns mit der globalen Computer-Vision-Community vernetzt haben.
Erfahre mehr
Ultralytics’ first community meetup in Shenzhen, China

Das China-Community-Meetup von Ultralytics: Das Land mit dem weltweit höchsten Interesse an maschinellem Lernen

Highlights vom ersten Shenzhen-Meetup von Ultralytics: Die Entwicklung von YOLO zu einer umfassenden Computer-Vision-Plattform und was als Nächstes für Chinas KI-Community ansteht.
Erfahre mehr
Alexis Schnitger and Abi Anderson at Embedded Vision Summit 2026

Die wichtigsten Highlights von Ultralytics auf dem Embedded Vision Summit 2026

Begleite uns bei einem Rückblick auf die Zeit von Ultralytics beim Embedded Vision Summit 2026, wo wir Ultralytics YOLO26 vorgestellt und uns mit der KI-Community in Santa Clara vernetzt haben.
Erfahre mehr
Lisa Su on stage at the AMD Dev Day event in Shanghai

Ultralytics auf dem AMD Dev Day Shanghai: Lokale KI trifft auf agentische Systeme

Ultralytics teilt Erkenntnisse vom AMD Dev Day Shanghai zum Thema AMD AI: lokale KI-Bereitstellung, agentische Systeme, ROCm und die Ryzen AI Max 395.
Erfahre mehr
Ultralytics YOLO and DEEPX edge AI inference for Physical AI

Ultralytics YOLO kooperiert mit DEEPX: Edge-KI-Inferenz für physische KI

Erfahre, wie die neue DEEPX-Exportintegration die Ultralytics YOLO-Inferenz auf NPU-gestützte Edge-KI-Hardware bringt.
Erfahre mehr
Exporting Ultralytics YOLO models on Ultralytics Platform

So exportierst du Ultralytics YOLO-Modelle mit der Ultralytics Platform

Exportiere Vision-KI-Modelle ganz einfach mit der Ultralytics Platform. Entdecke, wie du Modelle mit wenigen Klicks für Edge-, Mobil- und Cloud-Bereitstellungen vorbereitest.
Erfahre mehr
Detecting unsafe pallet stacking in a warehouse with Ultralytics YOLO26

Erkennen von unsicherem Stapeln von Paletten mit Ultralytics YOLO26

Erfahre, wie Ultralytics YOLO26 eingesetzt werden kann, um unsicheres Stapeln von Paletten in Lagern zu erkennen, was zur Verbesserung der Sicherheit, Risikominimierung und Aufrechterhaltung effizienter Abläufe beiträgt.
Erfahre mehr
Polygon annotation with Ultralytics Platform

Ein Leitfaden zur Polygon-Annotation mit der Ultralytics Platform

Entdecke die Polygon-Annotation, wie sie präzise Objektsegmentierung ermöglicht und wie du mit der Ultralytics Platform ganz einfach Annotationen erstellst.
Erfahre mehr
Pablo Karnbaum, our Sales Director, at Hannover Messe 2026 in Germany

Die wichtigsten Highlights von Ultralytics auf der Hannover Messe 2026 in Deutschland

Begleite uns beim Rückblick auf die Zeit von Ultralytics auf der Hannover Messe 2026 in Deutschland, wo wir zeigten, wie Ultralytics YOLO-Modelle industrielle KI-Lösungen antreiben.
Erfahre mehr
PyTorch vs TensorFlow for computer vision projects

Die Wahl zwischen PyTorch und TensorFlow für Computer-Vision-Projekte

Finde heraus, wie PyTorch und TensorFlow im Vergleich für Computer-Vision-Projekte abschneiden und welches Framework am besten zu deinem Vision-Workflow passt.
Erfahre mehr
Supervised vs unsupervised learning in computer vision

Erkundung von überwachtem vs. unüberwachtem Lernen in der Computer Vision

Erfahre die Unterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen im Bereich Computer Vision und wie du den richtigen Ansatz für deine Daten und Projektziele wählst.
Erfahre mehr
Planogram compliance detection on a retail shelf with Ultralytics YOLO26

Verwendung von Ultralytics YOLO26 zur Planogramm-Compliance-Erkennung

Erfahre, wie du ein Planogramm-Compliance-System mit Vision-KI-Modellen wie Ultralytics YOLO26 erstellst, um falsch platzierte Produkte zu erkennen und Regalkontrollen im Einzelhandel zu automatisieren.
Erfahre mehr
Monitoring deployed computer vision models on Ultralytics Platform

Überwachung bereitgestellter Computer-Vision-Modelle auf der Ultralytics Platform

Entdecke, wie du Computer-Vision-Modelle in der Produktion mit der Ultralytics Platform überwachst. Verfolge Metriken, erkenne Probleme und verbessere die Zuverlässigkeit.
Erfahre mehr
Camera-based vision inspection system on a production line

Baue ein kamerabasiertes System zur visuellen Inspektion ohne KI-Expertenwissen

Finde heraus, wie du mit der Ultralytics Platform ein kamerabasiertes Bildverarbeitungssystem ohne KI-Expertenwissen aufbaust – von der Labeling-Phase bis zur Bereitstellung.
Erfahre mehr
Comparing Ultralytics YOLO26, YOLO11, and YOLOv8 models

Ultralytics YOLO26 vs YOLO11 vs YOLOv8: Welches solltest du verwenden?

Entdecke den Vergleich zwischen Ultralytics YOLO26, Ultralytics YOLO11 und Ultralytics YOLOv8 und finde heraus, welches Computer-Vision-Modell du für deine Projekte wählen solltest.
Erfahre mehr
Picking a cloud GPU for vision AI training on Ultralytics Platform

So wählst du eine Cloud-GPU für Vision-KI-Training auf der Ultralytics Platform

Erfahre, wie du auf der Ultralytics Platform die richtige Cloud-GPU für das Training von Computer-Vision-Modellen auswählst, basierend auf Faktoren wie Datengröße, Modellkomplexität und Kosten.
Erfahre mehr
Dedicated inference endpoints vs shared inference for deployment

Dedizierte Inferenz-Endpunkte vs. geteilte Inferenz für die Bereitstellung

Erfahre, wann du dich für dedizierte Inferenz-Endpunkte auf der Ultralytics Platform entscheiden solltest, um eine skalierbare Vision-KI-Bereitstellung mit niedriger Latenz gegenüber einer geteilten Inferenz zu erhalten.
Erfahre mehr
How Ultralytics Platform uses AI to automate annotation

Wie die Ultralytics Platform KI zur Automatisierung von Annotationen nutzt

Entdecke, wie die Ultralytics Platform KI nutzt, um Annotationen zu automatisieren, große Datensätze zu verwalten, die Konsistenz zu verbessern und die Computer-Vision-Entwicklung zu beschleunigen.
Erfahre mehr
Bringing Ultralytics YOLO models to Axelera AI hardware for edge AI

Ultralytics YOLO-Modelle auf Axelera AI-Hardware für Edge-KI bringen

Informiere dich über die neue Exportintegration, die vom Ultralytics Python-Paket in Zusammenarbeit mit Axelera AI für effiziente High-Performance Edge-KI unterstützt wird.
Erfahre mehr
Smart dataset management in computer vision with Ultralytics Platform

Intelligente Datenverwaltung in der Computer Vision mit der Ultralytics Platform

Erfahre, wie du die Ultralytics Platform für eine bessere Datenverwaltung in deinen Computer-Vision-Projekten nutzen kannst. Verfolge, vergleiche und verbessere deine Datensätze mit Leichtigkeit.
Erfahre mehr
Reasons why computer vision models fail in production

5 Gründe, warum Computer-Vision-Modelle in der Produktion scheitern

Lerne, warum Computer-Vision-Modelle in der Produktion scheitern – von Dateninkonsistenzen bis hin zu Latenz – und wie Teams die Modellleistung in realen Vision-KI-Systemen verbessern können.
Erfahre mehr
Best object detection models for iOS apps on Apple Silicon chips

Die besten Objekterkennungsmodelle für iOS-Apps auf Apple Silicon Chips

Baue intelligentere iOS-Apps mit den besten Objekterkennungsmodellen. Erfahre, welche Modelle auf iOS-Geräten wie dem iPhone und iPad eine schnelle, präzise Echtzeit-Performance liefern.
Erfahre mehr
Deploying computer vision models with Ultralytics Platform

Wie die Ultralytics Platform die Bereitstellung von Computer-Vision-Modellen vereinfacht

Sieh dir an, wie die Ultralytics Platform alles vereint, was für die Bereitstellung von Computer-Vision-Modellen benötigt wird – vom Testen bis hin zu produktionsreifen APIs.
Erfahre mehr
Training YOLO models faster with Ultralytics Platform

Trainiere YOLO-Modelle schneller mit der Ultralytics Platform

Finde heraus, wie du YOLO-Modelle schneller mit der Ultralytics Platform trainierst, einer End-to-End-Umgebung, die entwickelt wurde, um den Weg von der Datenerfassung bis zur Bereitstellung zu beschleunigen.
Erfahre mehr
Ultralytics YOLO26 unterstützt jetzt monokulare Tiefenschätzung

Ultralytics YOLO26 unterstützt jetzt monokulare Tiefenschätzung

Erfahre, wie die neue Tiefenschätzungsaufgabe in Ultralytics YOLO26 pixelgenaue Tiefen im metrischen Maßstab aus einem einzigen RGB-Bild vorhersagt – ganz ohne Stereokamera oder LiDAR.
Erfahre mehr
Ultralytics YOLO Vision 2026: Alles, was du wissen musst

Ultralytics YOLO Vision 2026: Alles, was du wissen musst

Sei am 13. September in Shenzhen oder online bei der Ultralytics YOLO Vision 2026 dabei und erlebe neue YOLO Modelle, Produkteinführungen, Live-Demos und praxisnahe Vision-KI.
Erfahre mehr
Exportieren von Ultralytics YOLO mit LiteRT

Exportieren von Ultralytics YOLO mit LiteRT

Erfahre, wie die neue LiteRT Export-Integration Ultralytics YOLO Inferenz in mobile, eingebettete, Edge- und Browser-Umgebungen in einem einzigen, einheitlichen Format bringt.
Erfahre mehr
Ultralytics Offsite in Marokko: Team-Highlights 2026

Ultralytics Offsite in Marokko: Team-Highlights 2026

Ein Einblick in das Ultralytics Team-Offsite in Marokko. Workshops, kulturelle Erlebnisse und die Momente, die unser globales Team zusammenbringen.
Erfahre mehr
Die wichtigsten Highlights von Ultralytics vom Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology Day 2026

Die wichtigsten Highlights von Ultralytics vom Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology Day 2026

Ein Rückblick auf Ultralytics beim Qualcomm x Extreme Vision Edge AI Developer Day 2026: Demos, Highlights und Gespräche von der Veranstaltung.
Erfahre mehr
Beschleunigung von Ultralytics YOLO26 mit OpenVINO auf Intel Core Ultra Series 3 (Panther Lake)

Beschleunigung von Ultralytics YOLO26 mit OpenVINO auf Intel Core Ultra Series 3 (Panther Lake)

Erfahre, wie du Ultralytics YOLO26-Modelle in das OpenVINO-Format exportierst und die Inferenz auf Intel-Hardware, einschließlich CPU, GPU und NPU, beschleunigst.
Erfahre mehr
Die wichtigsten Highlights von Ultralytics auf der CVPR 2026

Die wichtigsten Highlights von Ultralytics auf der CVPR 2026

Wirf einen Blick zurück auf die wichtigsten Highlights von Ultralytics während der CVPR 2026 in Denver, wo wir ausgestellt, unsere Forschung präsentiert und uns mit der globalen Computer-Vision-Community vernetzt haben.
Erfahre mehr
Ultralytics’ first community meetup in Shenzhen, China

Das China-Community-Meetup von Ultralytics: Das Land mit dem weltweit höchsten Interesse an maschinellem Lernen

Highlights vom ersten Shenzhen-Meetup von Ultralytics: Die Entwicklung von YOLO zu einer umfassenden Computer-Vision-Plattform und was als Nächstes für Chinas KI-Community ansteht.
Erfahre mehr
Alexis Schnitger and Abi Anderson at Embedded Vision Summit 2026

Die wichtigsten Highlights von Ultralytics auf dem Embedded Vision Summit 2026

Begleite uns bei einem Rückblick auf die Zeit von Ultralytics beim Embedded Vision Summit 2026, wo wir Ultralytics YOLO26 vorgestellt und uns mit der KI-Community in Santa Clara vernetzt haben.
Erfahre mehr
Lisa Su on stage at the AMD Dev Day event in Shanghai

Ultralytics auf dem AMD Dev Day Shanghai: Lokale KI trifft auf agentische Systeme

Ultralytics teilt Erkenntnisse vom AMD Dev Day Shanghai zum Thema AMD AI: lokale KI-Bereitstellung, agentische Systeme, ROCm und die Ryzen AI Max 395.
Erfahre mehr
Ultralytics YOLO and DEEPX edge AI inference for Physical AI

Ultralytics YOLO kooperiert mit DEEPX: Edge-KI-Inferenz für physische KI

Erfahre, wie die neue DEEPX-Exportintegration die Ultralytics YOLO-Inferenz auf NPU-gestützte Edge-KI-Hardware bringt.
Erfahre mehr
Exporting Ultralytics YOLO models on Ultralytics Platform

So exportierst du Ultralytics YOLO-Modelle mit der Ultralytics Platform

Exportiere Vision-KI-Modelle ganz einfach mit der Ultralytics Platform. Entdecke, wie du Modelle mit wenigen Klicks für Edge-, Mobil- und Cloud-Bereitstellungen vorbereitest.
Erfahre mehr
Detecting unsafe pallet stacking in a warehouse with Ultralytics YOLO26

Erkennen von unsicherem Stapeln von Paletten mit Ultralytics YOLO26

Erfahre, wie Ultralytics YOLO26 eingesetzt werden kann, um unsicheres Stapeln von Paletten in Lagern zu erkennen, was zur Verbesserung der Sicherheit, Risikominimierung und Aufrechterhaltung effizienter Abläufe beiträgt.
Erfahre mehr
Polygon annotation with Ultralytics Platform

Ein Leitfaden zur Polygon-Annotation mit der Ultralytics Platform

Entdecke die Polygon-Annotation, wie sie präzise Objektsegmentierung ermöglicht und wie du mit der Ultralytics Platform ganz einfach Annotationen erstellst.
Erfahre mehr
Pablo Karnbaum, our Sales Director, at Hannover Messe 2026 in Germany

Die wichtigsten Highlights von Ultralytics auf der Hannover Messe 2026 in Deutschland

Begleite uns beim Rückblick auf die Zeit von Ultralytics auf der Hannover Messe 2026 in Deutschland, wo wir zeigten, wie Ultralytics YOLO-Modelle industrielle KI-Lösungen antreiben.
Erfahre mehr
PyTorch vs TensorFlow for computer vision projects

Die Wahl zwischen PyTorch und TensorFlow für Computer-Vision-Projekte

Finde heraus, wie PyTorch und TensorFlow im Vergleich für Computer-Vision-Projekte abschneiden und welches Framework am besten zu deinem Vision-Workflow passt.
Erfahre mehr
Supervised vs unsupervised learning in computer vision

Erkundung von überwachtem vs. unüberwachtem Lernen in der Computer Vision

Erfahre die Unterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen im Bereich Computer Vision und wie du den richtigen Ansatz für deine Daten und Projektziele wählst.
Erfahre mehr
Planogram compliance detection on a retail shelf with Ultralytics YOLO26

Verwendung von Ultralytics YOLO26 zur Planogramm-Compliance-Erkennung

Erfahre, wie du ein Planogramm-Compliance-System mit Vision-KI-Modellen wie Ultralytics YOLO26 erstellst, um falsch platzierte Produkte zu erkennen und Regalkontrollen im Einzelhandel zu automatisieren.
Erfahre mehr
Monitoring deployed computer vision models on Ultralytics Platform

Überwachung bereitgestellter Computer-Vision-Modelle auf der Ultralytics Platform

Entdecke, wie du Computer-Vision-Modelle in der Produktion mit der Ultralytics Platform überwachst. Verfolge Metriken, erkenne Probleme und verbessere die Zuverlässigkeit.
Erfahre mehr
Camera-based vision inspection system on a production line

Baue ein kamerabasiertes System zur visuellen Inspektion ohne KI-Expertenwissen

Finde heraus, wie du mit der Ultralytics Platform ein kamerabasiertes Bildverarbeitungssystem ohne KI-Expertenwissen aufbaust – von der Labeling-Phase bis zur Bereitstellung.
Erfahre mehr
Comparing Ultralytics YOLO26, YOLO11, and YOLOv8 models

Ultralytics YOLO26 vs YOLO11 vs YOLOv8: Welches solltest du verwenden?

Entdecke den Vergleich zwischen Ultralytics YOLO26, Ultralytics YOLO11 und Ultralytics YOLOv8 und finde heraus, welches Computer-Vision-Modell du für deine Projekte wählen solltest.
Erfahre mehr
Picking a cloud GPU for vision AI training on Ultralytics Platform

So wählst du eine Cloud-GPU für Vision-KI-Training auf der Ultralytics Platform

Erfahre, wie du auf der Ultralytics Platform die richtige Cloud-GPU für das Training von Computer-Vision-Modellen auswählst, basierend auf Faktoren wie Datengröße, Modellkomplexität und Kosten.
Erfahre mehr
Dedicated inference endpoints vs shared inference for deployment

Dedizierte Inferenz-Endpunkte vs. geteilte Inferenz für die Bereitstellung

Erfahre, wann du dich für dedizierte Inferenz-Endpunkte auf der Ultralytics Platform entscheiden solltest, um eine skalierbare Vision-KI-Bereitstellung mit niedriger Latenz gegenüber einer geteilten Inferenz zu erhalten.
Erfahre mehr
How Ultralytics Platform uses AI to automate annotation

Wie die Ultralytics Platform KI zur Automatisierung von Annotationen nutzt

Entdecke, wie die Ultralytics Platform KI nutzt, um Annotationen zu automatisieren, große Datensätze zu verwalten, die Konsistenz zu verbessern und die Computer-Vision-Entwicklung zu beschleunigen.
Erfahre mehr
Bringing Ultralytics YOLO models to Axelera AI hardware for edge AI

Ultralytics YOLO-Modelle auf Axelera AI-Hardware für Edge-KI bringen

Informiere dich über die neue Exportintegration, die vom Ultralytics Python-Paket in Zusammenarbeit mit Axelera AI für effiziente High-Performance Edge-KI unterstützt wird.
Erfahre mehr
Smart dataset management in computer vision with Ultralytics Platform

Intelligente Datenverwaltung in der Computer Vision mit der Ultralytics Platform

Erfahre, wie du die Ultralytics Platform für eine bessere Datenverwaltung in deinen Computer-Vision-Projekten nutzen kannst. Verfolge, vergleiche und verbessere deine Datensätze mit Leichtigkeit.
Erfahre mehr
Reasons why computer vision models fail in production

5 Gründe, warum Computer-Vision-Modelle in der Produktion scheitern

Lerne, warum Computer-Vision-Modelle in der Produktion scheitern – von Dateninkonsistenzen bis hin zu Latenz – und wie Teams die Modellleistung in realen Vision-KI-Systemen verbessern können.
Erfahre mehr
Best object detection models for iOS apps on Apple Silicon chips

Die besten Objekterkennungsmodelle für iOS-Apps auf Apple Silicon Chips

Baue intelligentere iOS-Apps mit den besten Objekterkennungsmodellen. Erfahre, welche Modelle auf iOS-Geräten wie dem iPhone und iPad eine schnelle, präzise Echtzeit-Performance liefern.
Erfahre mehr
Deploying computer vision models with Ultralytics Platform

Wie die Ultralytics Platform die Bereitstellung von Computer-Vision-Modellen vereinfacht

Sieh dir an, wie die Ultralytics Platform alles vereint, was für die Bereitstellung von Computer-Vision-Modellen benötigt wird – vom Testen bis hin zu produktionsreifen APIs.
Erfahre mehr
Training YOLO models faster with Ultralytics Platform

Trainiere YOLO-Modelle schneller mit der Ultralytics Platform

Finde heraus, wie du YOLO-Modelle schneller mit der Ultralytics Platform trainierst, einer End-to-End-Umgebung, die entwickelt wurde, um den Weg von der Datenerfassung bis zur Bereitstellung zu beschleunigen.
Erfahre mehr
Ultralytics YOLO26 unterstützt jetzt monokulare Tiefenschätzung

Ultralytics YOLO26 unterstützt jetzt monokulare Tiefenschätzung

Erfahre, wie die neue Tiefenschätzungsaufgabe in Ultralytics YOLO26 pixelgenaue Tiefen im metrischen Maßstab aus einem einzigen RGB-Bild vorhersagt – ganz ohne Stereokamera oder LiDAR.
Erfahre mehr
Ultralytics YOLO Vision 2026: Alles, was du wissen musst

Ultralytics YOLO Vision 2026: Alles, was du wissen musst

Sei am 13. September in Shenzhen oder online bei der Ultralytics YOLO Vision 2026 dabei und erlebe neue YOLO Modelle, Produkteinführungen, Live-Demos und praxisnahe Vision-KI.
Erfahre mehr
Exportieren von Ultralytics YOLO mit LiteRT

Exportieren von Ultralytics YOLO mit LiteRT

Erfahre, wie die neue LiteRT Export-Integration Ultralytics YOLO Inferenz in mobile, eingebettete, Edge- und Browser-Umgebungen in einem einzigen, einheitlichen Format bringt.
Erfahre mehr
Ultralytics Offsite in Marokko: Team-Highlights 2026

Ultralytics Offsite in Marokko: Team-Highlights 2026

Ein Einblick in das Ultralytics Team-Offsite in Marokko. Workshops, kulturelle Erlebnisse und die Momente, die unser globales Team zusammenbringen.
Erfahre mehr
Die wichtigsten Highlights von Ultralytics vom Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology Day 2026

Die wichtigsten Highlights von Ultralytics vom Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology Day 2026

Ein Rückblick auf Ultralytics beim Qualcomm x Extreme Vision Edge AI Developer Day 2026: Demos, Highlights und Gespräche von der Veranstaltung.
Erfahre mehr
Beschleunigung von Ultralytics YOLO26 mit OpenVINO auf Intel Core Ultra Series 3 (Panther Lake)

Beschleunigung von Ultralytics YOLO26 mit OpenVINO auf Intel Core Ultra Series 3 (Panther Lake)

Erfahre, wie du Ultralytics YOLO26-Modelle in das OpenVINO-Format exportierst und die Inferenz auf Intel-Hardware, einschließlich CPU, GPU und NPU, beschleunigst.
Erfahre mehr
Die wichtigsten Highlights von Ultralytics auf der CVPR 2026

Die wichtigsten Highlights von Ultralytics auf der CVPR 2026

Wirf einen Blick zurück auf die wichtigsten Highlights von Ultralytics während der CVPR 2026 in Denver, wo wir ausgestellt, unsere Forschung präsentiert und uns mit der globalen Computer-Vision-Community vernetzt haben.
Erfahre mehr
Ultralytics’ first community meetup in Shenzhen, China

Das China-Community-Meetup von Ultralytics: Das Land mit dem weltweit höchsten Interesse an maschinellem Lernen

Highlights vom ersten Shenzhen-Meetup von Ultralytics: Die Entwicklung von YOLO zu einer umfassenden Computer-Vision-Plattform und was als Nächstes für Chinas KI-Community ansteht.
Erfahre mehr
Alexis Schnitger and Abi Anderson at Embedded Vision Summit 2026

Die wichtigsten Highlights von Ultralytics auf dem Embedded Vision Summit 2026

Begleite uns bei einem Rückblick auf die Zeit von Ultralytics beim Embedded Vision Summit 2026, wo wir Ultralytics YOLO26 vorgestellt und uns mit der KI-Community in Santa Clara vernetzt haben.
Erfahre mehr
Lisa Su on stage at the AMD Dev Day event in Shanghai

Ultralytics auf dem AMD Dev Day Shanghai: Lokale KI trifft auf agentische Systeme

Ultralytics teilt Erkenntnisse vom AMD Dev Day Shanghai zum Thema AMD AI: lokale KI-Bereitstellung, agentische Systeme, ROCm und die Ryzen AI Max 395.
Erfahre mehr
Ultralytics YOLO and DEEPX edge AI inference for Physical AI

Ultralytics YOLO kooperiert mit DEEPX: Edge-KI-Inferenz für physische KI

Erfahre, wie die neue DEEPX-Exportintegration die Ultralytics YOLO-Inferenz auf NPU-gestützte Edge-KI-Hardware bringt.
Erfahre mehr
Exporting Ultralytics YOLO models on Ultralytics Platform

So exportierst du Ultralytics YOLO-Modelle mit der Ultralytics Platform

Exportiere Vision-KI-Modelle ganz einfach mit der Ultralytics Platform. Entdecke, wie du Modelle mit wenigen Klicks für Edge-, Mobil- und Cloud-Bereitstellungen vorbereitest.
Erfahre mehr
Detecting unsafe pallet stacking in a warehouse with Ultralytics YOLO26

Erkennen von unsicherem Stapeln von Paletten mit Ultralytics YOLO26

Erfahre, wie Ultralytics YOLO26 eingesetzt werden kann, um unsicheres Stapeln von Paletten in Lagern zu erkennen, was zur Verbesserung der Sicherheit, Risikominimierung und Aufrechterhaltung effizienter Abläufe beiträgt.
Erfahre mehr
Polygon annotation with Ultralytics Platform

Ein Leitfaden zur Polygon-Annotation mit der Ultralytics Platform

Entdecke die Polygon-Annotation, wie sie präzise Objektsegmentierung ermöglicht und wie du mit der Ultralytics Platform ganz einfach Annotationen erstellst.
Erfahre mehr
Pablo Karnbaum, our Sales Director, at Hannover Messe 2026 in Germany

Die wichtigsten Highlights von Ultralytics auf der Hannover Messe 2026 in Deutschland

Begleite uns beim Rückblick auf die Zeit von Ultralytics auf der Hannover Messe 2026 in Deutschland, wo wir zeigten, wie Ultralytics YOLO-Modelle industrielle KI-Lösungen antreiben.
Erfahre mehr
PyTorch vs TensorFlow for computer vision projects

Die Wahl zwischen PyTorch und TensorFlow für Computer-Vision-Projekte

Finde heraus, wie PyTorch und TensorFlow im Vergleich für Computer-Vision-Projekte abschneiden und welches Framework am besten zu deinem Vision-Workflow passt.
Erfahre mehr
Supervised vs unsupervised learning in computer vision

Erkundung von überwachtem vs. unüberwachtem Lernen in der Computer Vision

Erfahre die Unterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen im Bereich Computer Vision und wie du den richtigen Ansatz für deine Daten und Projektziele wählst.
Erfahre mehr
Planogram compliance detection on a retail shelf with Ultralytics YOLO26

Verwendung von Ultralytics YOLO26 zur Planogramm-Compliance-Erkennung

Erfahre, wie du ein Planogramm-Compliance-System mit Vision-KI-Modellen wie Ultralytics YOLO26 erstellst, um falsch platzierte Produkte zu erkennen und Regalkontrollen im Einzelhandel zu automatisieren.
Erfahre mehr
Monitoring deployed computer vision models on Ultralytics Platform

Überwachung bereitgestellter Computer-Vision-Modelle auf der Ultralytics Platform

Entdecke, wie du Computer-Vision-Modelle in der Produktion mit der Ultralytics Platform überwachst. Verfolge Metriken, erkenne Probleme und verbessere die Zuverlässigkeit.
Erfahre mehr
Camera-based vision inspection system on a production line

Baue ein kamerabasiertes System zur visuellen Inspektion ohne KI-Expertenwissen

Finde heraus, wie du mit der Ultralytics Platform ein kamerabasiertes Bildverarbeitungssystem ohne KI-Expertenwissen aufbaust – von der Labeling-Phase bis zur Bereitstellung.
Erfahre mehr
Comparing Ultralytics YOLO26, YOLO11, and YOLOv8 models

Ultralytics YOLO26 vs YOLO11 vs YOLOv8: Welches solltest du verwenden?

Entdecke den Vergleich zwischen Ultralytics YOLO26, Ultralytics YOLO11 und Ultralytics YOLOv8 und finde heraus, welches Computer-Vision-Modell du für deine Projekte wählen solltest.
Erfahre mehr
Picking a cloud GPU for vision AI training on Ultralytics Platform

So wählst du eine Cloud-GPU für Vision-KI-Training auf der Ultralytics Platform

Erfahre, wie du auf der Ultralytics Platform die richtige Cloud-GPU für das Training von Computer-Vision-Modellen auswählst, basierend auf Faktoren wie Datengröße, Modellkomplexität und Kosten.
Erfahre mehr
Dedicated inference endpoints vs shared inference for deployment

Dedizierte Inferenz-Endpunkte vs. geteilte Inferenz für die Bereitstellung

Erfahre, wann du dich für dedizierte Inferenz-Endpunkte auf der Ultralytics Platform entscheiden solltest, um eine skalierbare Vision-KI-Bereitstellung mit niedriger Latenz gegenüber einer geteilten Inferenz zu erhalten.
Erfahre mehr
How Ultralytics Platform uses AI to automate annotation

Wie die Ultralytics Platform KI zur Automatisierung von Annotationen nutzt

Entdecke, wie die Ultralytics Platform KI nutzt, um Annotationen zu automatisieren, große Datensätze zu verwalten, die Konsistenz zu verbessern und die Computer-Vision-Entwicklung zu beschleunigen.
Erfahre mehr
Bringing Ultralytics YOLO models to Axelera AI hardware for edge AI

Ultralytics YOLO-Modelle auf Axelera AI-Hardware für Edge-KI bringen

Informiere dich über die neue Exportintegration, die vom Ultralytics Python-Paket in Zusammenarbeit mit Axelera AI für effiziente High-Performance Edge-KI unterstützt wird.
Erfahre mehr
Smart dataset management in computer vision with Ultralytics Platform

Intelligente Datenverwaltung in der Computer Vision mit der Ultralytics Platform

Erfahre, wie du die Ultralytics Platform für eine bessere Datenverwaltung in deinen Computer-Vision-Projekten nutzen kannst. Verfolge, vergleiche und verbessere deine Datensätze mit Leichtigkeit.
Erfahre mehr
Reasons why computer vision models fail in production

5 Gründe, warum Computer-Vision-Modelle in der Produktion scheitern

Lerne, warum Computer-Vision-Modelle in der Produktion scheitern – von Dateninkonsistenzen bis hin zu Latenz – und wie Teams die Modellleistung in realen Vision-KI-Systemen verbessern können.
Erfahre mehr
Best object detection models for iOS apps on Apple Silicon chips

Die besten Objekterkennungsmodelle für iOS-Apps auf Apple Silicon Chips

Baue intelligentere iOS-Apps mit den besten Objekterkennungsmodellen. Erfahre, welche Modelle auf iOS-Geräten wie dem iPhone und iPad eine schnelle, präzise Echtzeit-Performance liefern.
Erfahre mehr
Deploying computer vision models with Ultralytics Platform

Wie die Ultralytics Platform die Bereitstellung von Computer-Vision-Modellen vereinfacht

Sieh dir an, wie die Ultralytics Platform alles vereint, was für die Bereitstellung von Computer-Vision-Modellen benötigt wird – vom Testen bis hin zu produktionsreifen APIs.
Erfahre mehr
Training YOLO models faster with Ultralytics Platform

Trainiere YOLO-Modelle schneller mit der Ultralytics Platform

Finde heraus, wie du YOLO-Modelle schneller mit der Ultralytics Platform trainierst, einer End-to-End-Umgebung, die entwickelt wurde, um den Weg von der Datenerfassung bis zur Bereitstellung zu beschleunigen.
Erfahre mehr

Lass uns gemeinsam die Zukunft der KI bauen!

Beginne deine Reise mit der Zukunft des maschinellen Lernens