ULTRALYTICS YOLO

Ultralytics -Modelle

Ultralytics wurde von Grund auf für Edge- und Low-Power-Geräte entwickelt und setzt neue Maßstäbe für Echtzeit-Bildverarbeitungs-KI: Es bietet CPU um bis zu 43 % schnellere CPU us bei einer übersichtlicheren und einfacheren Architektur.

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Was zeichnet Ultralytics aus?

YOLO26 wurde auf Geschwindigkeit und Einfachheit ausgelegt und ist ein natives End-to-End-Modell, das Vorhersagen direkt generiert. Keine Nachbearbeitung erforderlich, keine unnötige Komplexität. Einfach eine schnellere, schlankere Inferenz, die sofort einsatzbereit ist.

130,7 Tausend+

GitHub-Sterne

über 263,7 Mio.

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über 2,8 Mrd.

Ultralytics YOLO / Tag

1.000+

Open-Source-Mitwirkende

Wichtige Verbesserungen bei Ultralytics

Optimiert für Edge- und Cloud-Bereitstellung

Bis zu 43 % schnellere CPU

Echtzeitleistung auf Geräten ohne GPUs, speziell entwickelt für Edge-Anwendungen und Umgebungen mit begrenzten Ressourcen.

Nahtlose Integration mit integrierter Sicherheit

NMS End-to-End-Inferenz

Prognosen werden direkt generiert, ohne nachträgliche Verarbeitung. Geringere Latenz, einfachere Bereitstellung.

Kein DFL, breitere Hardwarekompatibilität

Die Beseitigung des Distribution Focal Loss (DFL) vereinfacht den Export und erweitert die Kompatibilität mit Endgeräten.

Unterstützt von einer globalen Community

MuSGD: Ein intelligenterer Optimierer

Eine von den neuesten Entwicklungen im Bereich des LLM-Trainings inspirierte Mischung aus SGD Muon, die ein stabileres Training und eine schnellere Konvergenz ermöglicht.

Ultralytics YOLO auf einen Blick

Geschwindigkeit

1,06 ms

0,99 ms

1,5 ms

1,7 ms

Genauigkeit

34.3%

37.3%

39.5%

40.9%

Unterstützte Aufgaben

Ultralytics
YOLOv5

Ultralytics
YOLOv8

Ultralytics
YOLO11

Ultralytics
YOLO26

Ultralytics
YOLOv5

Ultralytics
YOLOv8

Ultralytics
YOLO11

Ultralytics
YOLO26

Ultralytics
YOLOv5

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YOLO11

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YOLO26

Ultralytics
YOLOv5

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Ultralytics
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Warum sollten Sie sich für Ultralytics entscheiden?

Entwickelt für Edge und Cloud

Läuft effizient auf CPUs, GPUs und Edge-Hardware. Exportieren Sie in über 17 Formate und stellen Sie die Inhalte überall bereit.

Bis zu 43 % schnellere CPU

Echtzeit-Bildverarbeitungs-KI auf Geräten mit begrenzten Ressourcen, ohne Abstriche bei der Genauigkeit.

Objekterkennung in offenen Umgebungen mit YOLOE-26

Erkennen Sie über festgelegte Kategorien hinaus mithilfe von Text- oder visuellen Eingabeaufforderungen oder durch inferenzbasierte Erkennung ohne Eingabeaufforderung in 4.585 Klassen.

Nahtlose Integration

YOLO26 verfügt über dieselbe vertraute Benutzeroberfläche wie YOLOv8 YOLO11, sodass keine steile Lernkurve erforderlich ist.

Unterstützt von einer globalen Community

Spezielle Supportkanäle, aktive Foren und regelmäßige Updates sorgen dafür, dass Sie immer einen Schritt voraus sind.

Klare Lizenzbedingungen

Flexible Optionen für die akademische, Open-Source- und kommerzielle Nutzung unter AGPL-3.0 Enterprise-Lizenzen.

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Häufig gestellte Fragen

Was sind die wichtigsten Verbesserungen von Ultralytics im Vergleich zu YOLO11?

YOLO26 verzichtet auf DFL für einen einfacheren Export, verzichtet auf NMS eine schnellere End-to-End-Inferenz, verbessert die Erkennungsgenauigkeit bei kleinen Objekten durch ProgLoss + STAL, führt den MuSGD-Optimierer für ein stabileres Training ein und bietet CPU bis zu 43 % schnellere CPU .

Welche Schuhgröße des Modells Ultralytics sollte ich wählen?

Die Variante „nano“ (n) eignet sich ideal für Edge-Geräte und Geräte CPU. Die Varianten „small“ (s) und „medium“ (m) bieten für die meisten Anwendungen ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit. Die Varianten „large“ (l) und „extra-large“ (x) bieten maximale Genauigkeit für anspruchsvolle Arbeitslasten.

Welche Aufgaben unterstützt Ultralytics ?

Objekterkennung, Instanzsegmentierung, Bildklassifizierung, Posenabschätzung und orientierte Objekterkennung – alles in einer einzigen einheitlichen Modellfamilie.

Ist Ultralytics mit meinem bestehenden YOLO kompatibel?

Ja. YOLO26 verwendet dieselbe Schnittstelle wie YOLOv8 YOLO11, sodass die Umstellung unkompliziert ist. Ersetzen Sie einfach die Modellgewichte durch die von YOLO26.

Wie stelle ich Ultralytics auf Edge-Geräten bereit?

YOLO26 unterstützt den Export in TensorRT, ONNX, CoreML, TFLite und OpenVINO und deckt damit die gängigsten Einsatzziele im Edge-Bereich ab. Die NMS Architektur sorgt von Anfang an für weniger Integrationsprobleme und geringere Latenzzeiten.

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Warum sollten Sie sich für Ultralytics entscheiden?

Entwickelt für Edge und Cloud

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Was sind die wichtigsten Verbesserungen von Ultralytics im Vergleich zu YOLO11?

Welche Schuhgröße des Modells Ultralytics sollte ich wählen?

Welche Aufgaben unterstützt Ultralytics ?

Ist Ultralytics mit meinem bestehenden YOLO kompatibel?

Wie stelle ich Ultralytics auf Edge-Geräten bereit?

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