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Ultralytics YOLO

Ultralytics YOLO-Modelle

Setze mit Ultralytics YOLO-Modellen leistungsstarke KI-Lösungen für die Bildverarbeitung um und ermögliche eine schnelle, präzise Echtzeitanalyse von Bildern und Videos durch effiziente Computer-Vision-Aufgaben.

Führende Organisationen weltweit vertrauen uns

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Konfidenz
0.25
IoU
0.70
Bildgröße
640
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Die Wirkung unserer Modelle

Optimiere Abläufe in verschiedenen Branchen mit unseren hochmodernen KI-Modellen für Bildverarbeitung. Geschwindigkeit, Genauigkeit und einfache Bedienung – mit Ultralytics.

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Open-Source-Mitwirkende

Die Entwicklung der YOLO-Modelle

Von der ursprünglichen YOLO-Architektur bis zu Ultralytics YOLO26 wurde die Modellfamilie kontinuierlich weiterentwickelt, um Arbeitsabläufe für Computer Vision in Echtzeit zu verbessern.

2015
YOLO

Entwickelt von Joseph Redmon und seinem Team.

2016
YOLOv2

Entwickelt von Joseph Redmon und Ali Farhadi.

2018

Entwickelt von Joseph Redmon und Ali Farhadi.

2018

Entwickelt von Alexey Bochkovskiy und seinem Team.

YOLOv5 definierte die Objekterkennung mit schneller, präziser Leistung und einer benutzerfreundlichen PyTorch-Implementierung neu.

2022

Eingeführt von Meituan und seinem Team.

2022

Veröffentlicht von Chien-Yao Wang und seinem Team.

YOLOv8 erweiterte die Unterstützung auf Instanzsegmentierung, Klassifizierung, Pose-Schätzung und weitere zentrale Aufgaben der Bildverarbeitung.

2024

Entwickelt von Chien-Yao Wang und seinem Team.

Entwickelt von Ao Wang für die Tsinghua-Universität.

YOLO11 verbesserte Genauigkeit, Präzision und Geschwindigkeit und behielt dabei den vertrauten Ultralytics-Arbeitsablauf bei.

YOLO26 ist leichter, kleiner und schneller. Die Nano-Variante bietet eine bis zu 43 % schnellere CPU-Inferenz.

Ultralytics YOLO-Modelle auf einen Blick

Vergleiche aktuelle Ultralytics YOLO-Modellfamilien hinsichtlich Geschwindigkeit, Genauigkeit und unterstützter Aufgaben der Bildverarbeitung.

FunktionenUltralytics YOLOv5Ultralytics YOLOv8Ultralytics YOLO11Ultralytics YOLO26Ultralytics YOLO27
Geschwindigkeit
Bildverarbeitungszeit
0,54 ms0,47 ms0,56 ms0,67 ms0,62 ms
Genauigkeit
mAP50-95
34,3 %37,3 %39,5 %40,9 %42,3 %
Objekterkennung
Instanzsegmentierung-
Semantische Segmentierung--
Tiefenschätzung---
Bildklassifizierung-
Posenschätzung-
OBB-Erkennung-
Sicherheit und Compliance

Zertifizierte Sicherheit auf Unternehmensniveau

Unabhängig zertifiziert und geprüft, damit deine Daten bei der Übertragung und Speicherung geschützt sind.

SOC 2 Type I

Nach den AICPA-Kriterien für Sicherheit, Verfügbarkeit und Vertraulichkeit (TSC) bestätigt

ISO 27001:2022

Zertifiziertes Informationssicherheitsmanagementsystem

Verschlüsselung

Daten während der Übertragung und Speicherung sowie bei allen Speicher- und Übertragungsvorgängen verschlüsselt

DSGVO und CCPA

Im Einklang mit globalen Datenschutzvorschriften

Warum Ultralytics YOLO wählen?

Optimiert für den Einsatz auf Edge-Geräten und in der Cloud

Erziele schnelle, zuverlässige Ergebnisse bei KI-Projekten für die Bildverarbeitung in Echtzeit – auf Edge-Geräten, in der Cloud-Infrastruktur und in hybriden Systemen.

Nahtlose Integration mit integrierter Sicherheit

Integriere YOLO-Modelle auf verschiedenen Plattformen und Geräten, während die Daten lokal und die Arbeitsabläufe geschützt bleiben.

Klare Lizenzierung und Compliance

Wähle zwischen akademischen, Open-Source- und Enterprise-Lizenzmodellen passend zu deinen Anforderungen an die Bereitstellung.

Unterstützt von einer globalen Community

Dedizierte Support-Kanäle, aktive Foren und regelmäßige Updates bieten Teams die nötigen Ressourcen für ihren Erfolg.

Hochmoderne Genauigkeit und Effizienz

Ultralytics verbessert die Modellleistung kontinuierlich durch Forschung mit Schwerpunkt auf Genauigkeit, Effizienz und vereinfachter Bereitstellung.

Erlebe unsere Modelle in Aktion

RTM senkt die Inferenzkosten mit Ultralytics YOLO26 um 28 %

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Erfahre, wie RTM mit Ultralytics YOLO26 die Sicherheitsüberwachung rund um die Uhr in Fabriken ermöglicht und die Inferenzkosten auf bereits vorhandener Hardware um 28 % senkt.
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SK Godelius erkennt mit Ultralytics YOLO 3.400 Fehler an Förderbändern im Bergbau

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Erfahre, wie SK Godelius mit Ultralytics YOLO die Erkennung von Fehlern und Anomalien automatisiert und so die Sicherheit in Bergbaubetrieben erhöht und Arbeitsabläufe optimiert.
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Camerite verkürzt die Entwicklungszeit mit Ultralytics YOLO um 25,2 %

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Erfahre, wie Camerite mit Ultralytics YOLO die Videoüberwachung automatisiert, die Entwicklungszeit verkürzt und Städten den Wechsel zu proaktiven Sicherheitsmaßnahmen ermöglicht.
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OnsiteIQ verringert Projektverzögerungen mit Ultralytics YOLO11 um 20 %

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Erfahre, wie OnsiteIQ mit Ultralytics YOLO11 Baustellen überwacht, Projektverzögerungen um 20 % verringert und Streitfälle dreimal schneller klärt.
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TrainVision von mtrail verkürzt die Erfassung von Schienendaten um fast 100 %

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Erfahre, wie TrainVision von mtrail mit Ultralytics YOLO die Erfassung von Schienendaten automatisiert, den Zeitaufwand um bis zu 100 % und die Fehlerquote um 90 % senkt.
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Glacier Robotics senkte PET-Verluste in Recyclinganlagen in den USA um 70 %

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SOHGA reduziert die Überwachungszeit für Parkplätze mit Ultralytics YOLO um 30 %

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Scaleout verkürzt Modellaktualisierungen mit Ultralytics YOLO von Wochen auf Stunden

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RapiD Engineering führt die Qualitätskontrolle von Meeresfrüchten mit Ultralytics YOLO eine Woche schneller ein

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Project Ocean Oasis bringt den Riffschutz mit Ultralytics YOLO voran

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Entdecke, wie Project Ocean Oasis Ultralytics YOLO, Edge-KI und autonome Überwachungssysteme nutzt, um den Riffschutz und die Erfassung von Meeresdaten auszuweiten.
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Volley betreibt mit Ultralytics YOLO mehr als 250 KI-Trainingsgeräte auf Sportplätzen

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„Wirklich toll ist, dass das Modell auf der Trainingsmaschine mit Edge-Hardware in Echtzeit sehr gut funktioniert und wir dasselbe Modell in der Cloud für exakt denselben Ablauf verwenden können.“
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WG Tech Solutions senkt mit Ultralytics YOLO und dem KI-Beschleuniger von Axelera die Zahl der Sicherheitsverstöße um 28 %

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Erfahre, wie WG Tech Solutions mithilfe von Ultralytics YOLO und dem KI-Beschleuniger von Axelera die Zahl der Sicherheitsverstöße in der Fertigung um 28 % senken konnte.
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Stride ermöglicht mit Ultralytics YOLO eine Pferdegang-Analyse in 1 Minute

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Pixelabs erreicht mit Ultralytics-YOLO-gestützter Automatisierung eine Trefferquote von 95 %

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Erfahre, wie Pixelabs Ultralytics-YOLO-Modelle nutzt, um Arbeitsabläufe zu automatisieren und eine Trefferquote von 95 % zu erreichen.
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SiteAssist verbessert die Baustellensicherheit durch die Verarbeitung von mehr als 770K Bildern mit Ultralytics YOLO

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Erfahre, wie SiteAssist Ultralytics-YOLO-Modelle nutzt, um die Sicherheit auf Baustellen zu verbessern.
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Chef Robotics senkt mit Ultralytics YOLO die Überportionierung von Lebensmitteln um 67 %

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Cali Intelligence verkürzt Warteschlangen an Kassen mit Ultralytics YOLO um 43 %

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MarineSitu erreicht mit Ultralytics YOLO bei der Unterwasserüberwachung eine Verfügbarkeit von über 96 %

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Entdecke, wie MarineSitu mit Ultralytics YOLO die Unterwasser-Objekterkennung verändert.
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Theia Scientific beschleunigt die Mikroskopieanalyse mit Ultralytics YOLO um das 43-Fache

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eSmart Systems halbiert mit Ultralytics YOLO die Prüfzeit von Stromleitungen

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Axelera AI erreicht mit Ultralytics YOLO 34 FPS bei der Edge-AI-Inferenz

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Erfahre, wie Axelera AI mit Ultralytics YOLO auf Metis-AI-Chips schnelle, präzise und effiziente Bildverarbeitung am Edge ermöglicht.
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STMicroelectronics führt Ultralytics YOLO auf einem MCU mit nur 9,4 mJ pro Inferenz aus

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Erfahre, wie STMicroelectronics Ultralytics YOLO-Modelle effizient auf stromsparenden Mikrocontrollern einsetzt, um präzise Echtzeit-Inferenz am Edge zu erreichen.
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Specialvideo erreicht mit Ultralytics YOLO eine Prüfgenauigkeit von 99 % bei Lebensmitteln

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Erfahre, wie Specialvideo Ultralytics YOLO-Modelle für die KI-gestützte Lebensmittelprüfung in Echtzeit einsetzt, um die Qualität sicherzustellen, Abfall zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.
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Vivity AI spart mit Ultralytics YOLO jährlich über 5 Mio. $ im Industriebetrieb

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Erfahre, wie Vivity AI Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um die industrielle Automatisierung zu verbessern, die Effizienz zu steigern, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Sicherheit am Arbeitsplatz zu gewährleisten.
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Videologic Analytics skaliert mit Ultralytics YOLO auf 10.000 Lizenzen für KI-Kameras

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Erfahre, wie Videologic Analytics Ultralytics YOLO-Modelle in die Videoüberwachung integriert, um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern, Fehlalarme zu reduzieren und die Echtzeitüberwachung von Bedrohungen zu optimieren.
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Prezent steigert mit Ultralytics YOLO die Genauigkeit der Folienerkennung um 34 %

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Erfahre, wie Prezent Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um Folienelemente automatisch zu erkennen und die Verarbeitungszeit auf unter 10 Sekunden zu senken, ohne Struktur und Design zu beeinträchtigen.
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ALYCE beschleunigt die Inferenz für Verkehrs-KI mit Ultralytics YOLO um 20 %

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Kiwitron erkennt mit Ultralytics YOLO Gefahren in der Industrie aus 30 m Entfernung

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RTM senkt die Inferenzkosten mit Ultralytics YOLO26 um 28 %

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Chef Robotics senkt mit Ultralytics YOLO die Überportionierung von Lebensmitteln um 67 %

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Entdecke, wie Chef Robotics Ultralytics-YOLO-Modelle für die präzise Zusammenstellung von Mahlzeiten einsetzt.
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Cali Intelligence verkürzt Warteschlangen an Kassen mit Ultralytics YOLO um 43 %

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Entdecke, wie Cali Intelligence mit Ultralytics-YOLO-Modellen und Objekterkennung Warteschlangen an Einzelhandelskassen verkürzt.
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MarineSitu erreicht mit Ultralytics YOLO bei der Unterwasserüberwachung eine Verfügbarkeit von über 96 %

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Entdecke, wie MarineSitu mit Ultralytics YOLO die Unterwasser-Objekterkennung verändert.
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Theia Scientific beschleunigt die Mikroskopieanalyse mit Ultralytics YOLO um das 43-Fache

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Entdecke, wie Theia Scientific die Analyse von Mikroskopiedaten mit Ultralytics YOLO neu definiert.
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eSmart Systems halbiert mit Ultralytics YOLO die Prüfzeit von Stromleitungen

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Entdecke, wie eSmart Systems mit Ultralytics YOLO die Fehlererkennung beschleunigt und Anlageninspektionen verändert.
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Axelera AI erreicht mit Ultralytics YOLO 34 FPS bei der Edge-AI-Inferenz

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Erfahre, wie Axelera AI mit Ultralytics YOLO auf Metis-AI-Chips schnelle, präzise und effiziente Bildverarbeitung am Edge ermöglicht.
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STMicroelectronics führt Ultralytics YOLO auf einem MCU mit nur 9,4 mJ pro Inferenz aus

STMicroelectronics führt Ultralytics YOLO auf einem MCU mit nur 9,4 mJ pro Inferenz aus

Erfahre, wie STMicroelectronics Ultralytics YOLO-Modelle effizient auf stromsparenden Mikrocontrollern einsetzt, um präzise Echtzeit-Inferenz am Edge zu erreichen.
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Specialvideo erreicht mit Ultralytics YOLO eine Prüfgenauigkeit von 99 % bei Lebensmitteln

Specialvideo erreicht mit Ultralytics YOLO eine Prüfgenauigkeit von 99 % bei Lebensmitteln

Erfahre, wie Specialvideo Ultralytics YOLO-Modelle für die KI-gestützte Lebensmittelprüfung in Echtzeit einsetzt, um die Qualität sicherzustellen, Abfall zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.
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Vivity AI spart mit Ultralytics YOLO jährlich über 5 Mio. $ im Industriebetrieb

Vivity AI spart mit Ultralytics YOLO jährlich über 5 Mio. $ im Industriebetrieb

Erfahre, wie Vivity AI Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um die industrielle Automatisierung zu verbessern, die Effizienz zu steigern, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Sicherheit am Arbeitsplatz zu gewährleisten.
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Videologic Analytics skaliert mit Ultralytics YOLO auf 10.000 Lizenzen für KI-Kameras

Videologic Analytics skaliert mit Ultralytics YOLO auf 10.000 Lizenzen für KI-Kameras

Erfahre, wie Videologic Analytics Ultralytics YOLO-Modelle in die Videoüberwachung integriert, um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern, Fehlalarme zu reduzieren und die Echtzeitüberwachung von Bedrohungen zu optimieren.
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Prezent steigert mit Ultralytics YOLO die Genauigkeit der Folienerkennung um 34 %

Prezent steigert mit Ultralytics YOLO die Genauigkeit der Folienerkennung um 34 %

Erfahre, wie Prezent Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um Folienelemente automatisch zu erkennen und die Verarbeitungszeit auf unter 10 Sekunden zu senken, ohne Struktur und Design zu beeinträchtigen.
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ALYCE beschleunigt die Inferenz für Verkehrs-KI mit Ultralytics YOLO um 20 %

ALYCE beschleunigt die Inferenz für Verkehrs-KI mit Ultralytics YOLO um 20 %

Erfahre, wie ALYCE Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um die Datengenauigkeit zu verbessern, die urbane Mobilität zu optimieren und KI-gestützte Verkehrslösungen für nachhaltige, intelligentere Städte zu entwickeln.
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Kiwitron erkennt mit Ultralytics YOLO Gefahren in der Industrie aus 30 m Entfernung

Kiwitron erkennt mit Ultralytics YOLO Gefahren in der Industrie aus 30 m Entfernung

Erfahre, wie Kiwitron Ultralytics YOLO-Modelle in seiner KewiEye-Lösung einsetzt, um Gefahren in der Industrie zu erkennen und ihnen entgegenzuwirken – für mehr Sicherheit.
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Häufig gestellte Fragen

  • Die verschiedenen Ultralytics-YOLO26-Varianten sind YOLO26n, YOLO26s, YOLO26m, YOLO26l und YOLO26x. Sie sind in unterschiedlichen Größen verfügbar und bieten so für verschiedene Anwendungsfälle eine ausgewogene Kombination aus Geschwindigkeit und Genauigkeit.

  • Das Ultralytics-Python-Paket ermöglicht den einfachen Zugriff auf Ultralytics-YOLO-Modelle. Entwickler können damit Computer-Vision-Aufgaben wie Objekterkennung und Segmentierung in Python-Projekten trainieren, validieren und bereitstellen.

  • Welches Ultralytics-YOLO-Modell für deinen Anwendungsfall am besten geeignet ist, hängt von deinen Anforderungen ab. Das neueste Modell, Ultralytics YOLO26, bietet die aktuellsten Verbesserungen bei Genauigkeit, Geschwindigkeit und Unterstützung mehrerer Aufgaben.

  • Ultralytics YOLO umfasst die neueste Modellfamilie YOLO26 sowie frühere YOLO-Modellfamilien für bestehende Arbeitsabläufe. YOLO-Modelle unterstützen verschiedene Bildverarbeitungsaufgaben, darunter Objekterkennung, Segmentierung, Klassifizierung, Posenschätzung und die Erkennung gedrehter Objekte – für vielseitige KI-Anwendungen.

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