Ultralytics YOLO27:
Ultralytics YOLO

Ultralytics YOLO26-Modelle

Ultralytics YOLO26 wurde von Grund auf für Edge-Geräte und Geräte mit geringem Energieverbrauch entwickelt und setzt mit einer klareren, einfacheren Architektur einen neuen Standard für Echtzeit-KI in der Bildverarbeitung – mit bis zu 43 % schnellerer CPU-Inferenz.

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DuolingoShellSiemensRenaultPhilipsNEURA RoboticsMercado LibreTata SteelFlock SafetyIntelDefense Intelligence AgencyDHL
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Unterstützt JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP und mehr (max. 10 MB)

Konfidenz
0.25
IoU
0.70
Bildgröße
640
API-Dokumentation
Stelle dein Modell bereit, um einen eigenen Inferenz-Endpunkt mit Authentifizierung per API-Schlüssel zu erhalten — ersetze anschließend die Platzhalter-URL und den Platzhalter-Schlüssel unten durch die Werte deiner Bereitstellung. Bereitstellungsdokumentation
Hinweis: Dies ist Beispielcode. Stelle dein Modell zuerst bereit, um deine Endpunkt-URL und deinen API-Schlüssel zu erhalten.
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())

Wichtige Verbesserungen von Ultralytics YOLO26

Bis zu 43 % schnellere CPU-Inferenz

Echtzeitleistung auf Geräten ohne GPUs, speziell für Edge- und ressourcenbeschränkte Umgebungen entwickelt.

Ende-zu-Ende-Inferenz ohne NMS

Vorhersagen werden direkt erzeugt, ohne nachgelagerte Verarbeitung. Geringere Latenz, einfachere Bereitstellung.

Kein DFL, breitere Hardwarekompatibilität

Der Verzicht auf Distribution Focal Loss vereinfacht Exporte und erweitert die Kompatibilität mit Edge-Geräten.

MuSGD: Ein intelligenterer Optimierer

Eine Kombination aus SGD und Muon, inspiriert von Fortschritten beim Training von LLMs, für stabileres Training.

Ultralytics YOLO-Modelle im Überblick

Vergleiche aktuelle Ultralytics YOLO-Modellfamilien hinsichtlich Geschwindigkeit, Genauigkeit und unterstützter Aufgaben im Bereich Computer Vision.

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-
Lizenz anfordern
Sicherheit & Compliance

Zertifizierte Sicherheit auf Enterprise-Niveau

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

Lizenz anfordernSicherheitsdetails anzeigen

SOC 2 Type I

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

ISO/IEC 27001:2022

Zertifiziertes Informationssicherheits-Managementsystem

Verschlüsselung

Daten bei der Übertragung und Speicherung sowie in allen Speicher- und Transportvorgängen verschlüsselt

GDPR & CCPA

Im Einklang mit globalen Datenschutzvorschriften

Warum Ultralytics YOLO26 wählen?

Für Edge und Cloud entwickelt

Läuft effizient auf CPUs, GPUs und Edge-Hardware. Exportiere das Modell in 20 Formate und setze es überall ein.

Bis zu 43 % schnellere CPU-Inferenz

Echtzeit-KI für die Bildverarbeitung auf ressourcenbeschränkten Geräten, ohne Abstriche bei der Genauigkeit.

Erkennung in offenen Welten mit YOLOE-26

Erkenne Objekte über festgelegte Kategorien hinaus – mithilfe von Text-Prompts, visuellen Prompts oder einer Inferenz ohne Prompts.

Nahtlose Integration

YOLO26 verwendet dieselbe vertraute Schnittstelle wie YOLOv8 und YOLO11, ohne steile Lernkurve.

Unterstützt von einer globalen Community

Dedizierte Supportkanäle, aktive Foren und regelmäßige Updates helfen dir, kontinuierlich voranzukommen.

Klare Lizenzierung

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

Unsere Modelle in Aktion sehen

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

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Axelera AI ermöglicht Edge-KI-Inferenz mit 34 FPS unter Einsatz von Ultralytics YOLO

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

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Specialvideo erreicht mit Ultralytics YOLO eine Genauigkeit von 99 % bei der Lebensmittelprüfung

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

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Videologic Analytics skaliert mit Ultralytics YOLO auf 10.000 KI-Kameralizenzen

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Entdecke, wie Videologic Analytics Modelle von Ultralytics YOLO 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 die Genauigkeit der Folienerkennung mit Ultralytics YOLO um 34 %

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Kiwitron erkennt mit Ultralytics YOLO industrielle Gefahren in 30 m Entfernung

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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 mikroskopischer Daten mit Ultralytics YOLO neu definiert.
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eSmart Systems halbiert mit Ultralytics YOLO die Inspektionszeit von Stromleitungen

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Entdecke, wie eSmart Systems mit Ultralytics YOLO die Geschwindigkeit der Fehlererkennung steigert und Inspektionen von Versorgungsanlagen neu gestaltet.
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Axelera AI ermöglicht Edge-KI-Inferenz mit 34 FPS unter Einsatz von Ultralytics YOLO

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

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Entdecke, wie STMicroelectronics Modelle von Ultralytics YOLO effizient auf stromsparenden Mikrocontrollern bereitstellt, um präzise Echtzeitinferenz am Edge zu erreichen.
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Specialvideo erreicht mit Ultralytics YOLO eine Genauigkeit von 99 % bei der Lebensmittelprüfung

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Entdecke, wie Specialvideo Modelle von Ultralytics YOLO für die KI-gestützte Echtzeitprüfung von Lebensmitteln einsetzt, um Qualität sicherzustellen, Abfälle zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.
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Vivity AI spart mit Ultralytics YOLO jährlich mehr als 5 Mio. $ im Industriebetrieb

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Entdecke, wie Vivity AI Modelle von Ultralytics YOLO für die industrielle Automatisierung einsetzt, um 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 KI-Kameralizenzen

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Entdecke, wie Videologic Analytics Modelle von Ultralytics YOLO 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 die Genauigkeit der Folienerkennung mit Ultralytics YOLO um 34 %

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

Entdecke, wie Prezent Modelle von Ultralytics YOLO für die automatisierte Erkennung von Folienelementen nutzt, die Verarbeitungszeit auf unter 10 Sekunden reduziert und dabei Struktur und Design bewahrt.
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ALYCE beschleunigt die Inferenz von Verkehrs-KI mit Ultralytics YOLO um 20 %

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Entdecke, wie ALYCE mit Modellen von Ultralytics YOLO die Datengenauigkeit verbessert, die urbane Mobilität optimiert und KI-gestützte Verkehrslösungen für nachhaltige, intelligentere Städte entwickelt.
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Kiwitron erkennt mit Ultralytics YOLO industrielle Gefahren in 30 m Entfernung

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Erfahre, wie Kiwitron Modelle von Ultralytics YOLO in seiner Lösung KewiEye nutzt, um industrielle Gefahren zu erkennen und zu beseitigen und so die Sicherheit zu verbessern.
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Häufig gestellte Fragen

  • YOLO26 unterstützt den Export nach TensorRT, ONNX, CoreML, TFLite und OpenVINO und deckt damit die gängigsten Ziele für Edge-Bereitstellungen ab. Die NMS-freie Architektur bedeutet weniger Integrationsprobleme und eine geringere Latenz direkt nach der Inbetriebnahme.

  • Ja. YOLO26 verwendet dieselbe Schnittstelle wie frühere Ultralytics-YOLO-Versionen, sodass die Migration unkompliziert ist. Tausche einfach die Gewichte deines YOLO26-Modells aus.

  • Objekterkennung, Instanzsegmentierung, semantische Segmentierung, Bildklassifizierung, Posenschätzung und die Erkennung orientierter Objekte – alles in einer einheitlichen Modellfamilie.

  • Die Nano-Variante (n) eignet sich ideal für Edge-Geräte und Geräte mit begrenzten CPU-Ressourcen. Die kleinen (s) und mittleren (m) Varianten bieten für die meisten Anwendungen ein ausgewogenes Verhältnis von Geschwindigkeit und Genauigkeit. Die großen (l) und extragroßen (x) Varianten liefern maximale Genauigkeit für anspruchsvolle Workloads.

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

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