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Ultralytics YOLO27 Modelle
Vier Größen erreichen 42,3-60,4 mAP auf COCO bei 0,62-2,32 ms auf einer NVIDIA RTX PRO 6000. YOLO27l ist das erste Ultralytics Modell mit über 60 mAP, und die M- sowie L-Modelle erkennen von Ende zu Ende ohne NMS-Schritt.
Von führenden Unternehmen der Branche genutzt
Was gibt es Neues in Ultralytics YOLO27
Zweistufige Erkennung
YOLO27n und YOLO27s nutzen zwei Erkennungsskalen für höhere Genauigkeit bei im Wesentlichen derselben Geschwindigkeit wie YOLO26.
Genauigkeit bei kleinen Objekten
Eine breitere hochauflösende Stufe hilft YOLO27n und YOLO27s dabei, feinere Details zu erfassen und kleine Objekte zu lokalisieren.
Vordergrundausrichtung
YOLO27n und YOLO27s lernen während des Trainings, Objekte vom Hintergrund zu trennen, ohne zusätzliche Inferenzkosten.
NMS-freie Erkennung
YOLO27m und YOLO27l geben endgültige Erkennungen direkt aus und entfernen den NMS-Schritt für eine einfachere Bereitstellungspipeline.
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Ultralytics YOLO-Modelle im Überblick
Vergleiche aktuelle Ultralytics YOLO-Modellfamilien hinsichtlich Geschwindigkeit, Genauigkeit und unterstützter Aufgaben im Bereich Computer Vision.
| Funktionen |  |  |  |  |  |
|---|---|---|---|---|---|
| Geschwindigkeit Bildverarbeitungszeit | 0,54 ms | 0,47 ms | 0,56 ms | 0,67 ms | 0,62 ms |
| Genauigkeit mAP50-95 | 34,3 % | 37,3 % | 39,5 % | 40,9 % | 42,3 % |
| Objekterkennung | |||||
| Instanzsegmentierung | - | ||||
| Semantische Segmentierung | - | - | |||
| Tiefenschätzung | - | - | - | ||
| Bildklassifizierung | - | ||||
| Posenschätzung | - | ||||
| OBB-Erkennung | - |
Sicherheit & Compliance
Zertifizierte Sicherheit auf Enterprise-Niveau
Unabhängig zertifiziert und geprüft, damit deine Daten bei der Übertragung und Speicherung geschützt bleiben.
SOC 2 Type I
Nach den AICPA-Kriterien für Sicherheit, Verfügbarkeit und Vertraulichkeit (TSC) bescheinigt
ISO/IEC 27001:2022
Zertifiziertes Informationssicherheits-Managementsystem
GDPR & CCPA
Im Einklang mit globalen Datenschutzvorschriften
Warum Ultralytics YOLO27 wählen?
Erstes Ultralytics Modell mit über 60 mAP
YOLO27l erreicht 60,4 mAP bei 640 Pixeln (2,3 ms) und 61,2 mAP bei 800 (2,9 ms) und bleibt dabei auf der GPU in Echtzeit.
Mehr Genauigkeit bei gleicher Geschwindigkeit
YOLO27m verbessert die Genauigkeit von YOLO26m bei gleicher Latenz und ist die Standardwahl für Produktions-GPUs.
Ein direkter Ersatz für YOLO26
Dieselbe YOLO-Klasse und dieselbe API zum Trainieren, Validieren, Vorhersagen und Exportieren. Nur die Modelldatei ändert sich.
Eine Familie, sieben Aufgaben
Erkennung, Instanz- und semantische Segmentierung, Tiefe, Klassifizierung, Pose und orientierte Erkennung: 28 Modelle.
Branchenspezifische Modelle
Acht Enterprise-Modelle für Fertigung, Logistik, Sicherheit und Drohnen sowie YOLOE-27 in vier Größen.
Klare Lizenzierung
Flexible Optionen für akademische, Open-Source- und kommerzielle Nutzung unter AGPL-3.0 und der Enterprise-Lizenz.
Unsere Modelle in Aktion sehen
Camerite verkürzt die Entwicklungszeit mit Ultralytics YOLO um 25,2 %
Erfahre, wie Camerite Ultralytics YOLO nutzt, um die Videoüberwachung zu automatisieren, die Entwicklungszeit zu verkürzen und Städten den Übergang zu proaktiver Sicherheit zu ermöglichen.
OnsiteIQ reduziert Projektverzögerungen mit Ultralytics YOLO11 um 20 %
Erfahre, wie OnsiteIQ mit Ultralytics YOLO11 Baustellen überwacht, Projektverzögerungen um 20 % reduziert und Streitfälle dreimal schneller klärt.
TrainVision von mtrail verkürzt die Zeit für die Erfassung von Bahndaten um fast 100 %
Entdecke, wie TrainVision von mtrail die Erfassung von Bahndaten mit Ultralytics YOLO automatisiert, die benötigte Zeit um bis zu 100 % verkürzt und die Fehlerquote um 90 % senkt.
Glacier Robotics reduziert den PET-Austrag in Recyclinganlagen in den USA um 70 %
Erfahre, wie Glacier Robotics mit Ultralytics YOLO11 den PET-Austrag um 70 % reduziert, die Genauigkeit beim Recycling verbessert und die Abfallsortierung automatisiert.
SOHGA verkürzt die Zeit für die Parkplatzüberwachung mit Ultralytics YOLO um 30 %
Erfahre, wie das MEGURU-System von SOHGA mit Ultralytics YOLO26 die Überwachung von Parkplätzen automatisiert, die Überwachungszeit um 30 % reduziert und die Sicherheit verbessert.
Scaleout verkürzt Modellaktualisierungen mit Ultralytics YOLO von Wochen auf Stunden
Entdecke, wie Scaleout Ultralytics YOLO und föderiertes Lernen nutzt, um KI-Modelle auf Edge-Geräten feinabzustimmen und gleichzeitig sensible Daten zu schützen.
RapiD Engineering führt die Qualitätskontrolle für Meeresfrüchte mit Ultralytics YOLO eine Woche schneller ein
Erfahre, wie RapiD Engineering die Lachsprüfung mit Ultralytics YOLO automatisiert, Fehler in Echtzeit erkennt und eine Woche Entwicklungsarbeit einspart.
Project Ocean Oasis treibt den Schutz von Korallenriffen mit Ultralytics YOLO voran
Entdecke, wie Project Ocean Oasis mit Ultralytics YOLO, Edge-KI und autonomen Überwachungssystemen den Schutz von Korallenriffen und die Erforschung der Ozeane ausweitet.
Volley betreibt mit Ultralytics YOLO mehr als 250 KI-Trainingsgeräte auf den Plätzen
„Besonders gut ist, dass das Modell auf Edge-Hardware im Trainingsgerät in Echtzeit sehr gute Ergebnisse liefert und wir dasselbe Modell in der Cloud verwenden können, um exakt denselben Ablauf auszuführen.“
WG Tech Solutions reduziert mit Ultralytics YOLO und dem AI Accelerator von Axelera Sicherheitsverstöße um 28 %
Erfahre, wie WG Tech Solutions mithilfe von Ultralytics YOLO und dem AI Accelerator von Axelera Sicherheitsverstöße in der Fertigung um 28 % reduzieren konnte.
Stride liefert mit Ultralytics YOLO eine Ganganalyse von Pferden in 1 Minute
Erfahre, wie Stride Ultralytics YOLO-Modelle zur Schätzung der Pferdepose nutzt und eine vollständige Ganganalyse in weniger als 1 Minute durchführt.
Pixelabs erreicht mit der von Ultralytics YOLO gesteuerten Automatisierung einen Recall von 95 %
Erfahre, wie Pixelabs Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um Arbeitsabläufe zu automatisieren und einen Recall von 95 % zu erreichen.
SiteAssist verbessert die Sicherheit auf Baustellen durch die Verarbeitung von mehr als 770.000 Bildern mit Ultralytics YOLO
Erfahre, wie SiteAssist Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um die Sicherheit auf Baustellen zu verbessern.
Chef Robotics reduziert Lebensmittelverluste mit Ultralytics YOLO um 67 %
Erfahre, wie Chef Robotics Modelle von Ultralytics YOLO für die präzise Zusammenstellung von Speisen einsetzt.
Cali Intelligence verkürzt Kassenschlangen mit Ultralytics YOLO um 43 %
Erfahre, wie Cali Intelligence mithilfe von Objekterkennung und Ultralytics-YOLO-Modellen die Warteschlangen an Kassen im Einzelhandel verkürzt.
MarineSitu erreicht bei der Unterwasserüberwachung mit Ultralytics YOLO eine Verfügbarkeit von mehr als 96 %
Entdecke, wie MarineSitu die Unterwasserobjekterkennung mit Ultralytics YOLO grundlegend verändert.
Theia Scientific beschleunigt die Mikroskopieanalyse mit Ultralytics YOLO um das 43-Fache
Entdecke, wie Theia Scientific die Analyse mikroskopischer Daten mit Ultralytics YOLO neu definiert.
eSmart Systems halbiert mit Ultralytics YOLO die Inspektionszeit von Stromleitungen
Entdecke, wie eSmart Systems mit Ultralytics YOLO die Geschwindigkeit der Fehlererkennung steigert und Inspektionen von Versorgungsanlagen neu gestaltet.
Axelera AI ermöglicht Edge-KI-Inferenz mit 34 FPS unter Einsatz von Ultralytics YOLO
Entdecke, wie Axelera AI mit Ultralytics YOLO eine schnelle, präzise und effiziente Bildverarbeitung am Edge auf Metis AI-Chips ermöglicht.
STMicroelectronics führt Ultralytics YOLO auf einem MCU mit nur 9,4 mJ pro Inferenz aus
Entdecke, wie STMicroelectronics Modelle von Ultralytics YOLO effizient auf stromsparenden Mikrocontrollern bereitstellt, um präzise Echtzeitinferenz am Edge zu erreichen.
Specialvideo erreicht mit Ultralytics YOLO eine Genauigkeit von 99 % bei der Lebensmittelprüfung
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.
Vivity AI spart mit Ultralytics YOLO jährlich mehr als 5 Mio. $ im Industriebetrieb
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.
Videologic Analytics skaliert mit Ultralytics YOLO auf 10.000 KI-Kameralizenzen
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.
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.
ALYCE beschleunigt die Inferenz von Verkehrs-KI mit Ultralytics YOLO um 20 %
Entdecke, wie ALYCE mit Modellen von Ultralytics YOLO die Datengenauigkeit verbessert, die urbane Mobilität optimiert und KI-gestützte Verkehrslösungen für nachhaltige, intelligentere Städte entwickelt.
Kiwitron erkennt mit Ultralytics YOLO industrielle Gefahren in 30 m Entfernung
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.
Camerite verkürzt die Entwicklungszeit mit Ultralytics YOLO um 25,2 %
Erfahre, wie Camerite Ultralytics YOLO nutzt, um die Videoüberwachung zu automatisieren, die Entwicklungszeit zu verkürzen und Städten den Übergang zu proaktiver Sicherheit zu ermöglichen.
OnsiteIQ reduziert Projektverzögerungen mit Ultralytics YOLO11 um 20 %
Erfahre, wie OnsiteIQ mit Ultralytics YOLO11 Baustellen überwacht, Projektverzögerungen um 20 % reduziert und Streitfälle dreimal schneller klärt.
TrainVision von mtrail verkürzt die Zeit für die Erfassung von Bahndaten um fast 100 %
Entdecke, wie TrainVision von mtrail die Erfassung von Bahndaten mit Ultralytics YOLO automatisiert, die benötigte Zeit um bis zu 100 % verkürzt und die Fehlerquote um 90 % senkt.
Glacier Robotics reduziert den PET-Austrag in Recyclinganlagen in den USA um 70 %
Erfahre, wie Glacier Robotics mit Ultralytics YOLO11 den PET-Austrag um 70 % reduziert, die Genauigkeit beim Recycling verbessert und die Abfallsortierung automatisiert.
SOHGA verkürzt die Zeit für die Parkplatzüberwachung mit Ultralytics YOLO um 30 %
Erfahre, wie das MEGURU-System von SOHGA mit Ultralytics YOLO26 die Überwachung von Parkplätzen automatisiert, die Überwachungszeit um 30 % reduziert und die Sicherheit verbessert.
Scaleout verkürzt Modellaktualisierungen mit Ultralytics YOLO von Wochen auf Stunden
Entdecke, wie Scaleout Ultralytics YOLO und föderiertes Lernen nutzt, um KI-Modelle auf Edge-Geräten feinabzustimmen und gleichzeitig sensible Daten zu schützen.
RapiD Engineering führt die Qualitätskontrolle für Meeresfrüchte mit Ultralytics YOLO eine Woche schneller ein
Erfahre, wie RapiD Engineering die Lachsprüfung mit Ultralytics YOLO automatisiert, Fehler in Echtzeit erkennt und eine Woche Entwicklungsarbeit einspart.
Project Ocean Oasis treibt den Schutz von Korallenriffen mit Ultralytics YOLO voran
Entdecke, wie Project Ocean Oasis mit Ultralytics YOLO, Edge-KI und autonomen Überwachungssystemen den Schutz von Korallenriffen und die Erforschung der Ozeane ausweitet.
Volley betreibt mit Ultralytics YOLO mehr als 250 KI-Trainingsgeräte auf den Plätzen
„Besonders gut ist, dass das Modell auf Edge-Hardware im Trainingsgerät in Echtzeit sehr gute Ergebnisse liefert und wir dasselbe Modell in der Cloud verwenden können, um exakt denselben Ablauf auszuführen.“
WG Tech Solutions reduziert mit Ultralytics YOLO und dem AI Accelerator von Axelera Sicherheitsverstöße um 28 %
Erfahre, wie WG Tech Solutions mithilfe von Ultralytics YOLO und dem AI Accelerator von Axelera Sicherheitsverstöße in der Fertigung um 28 % reduzieren konnte.
Stride liefert mit Ultralytics YOLO eine Ganganalyse von Pferden in 1 Minute
Erfahre, wie Stride Ultralytics YOLO-Modelle zur Schätzung der Pferdepose nutzt und eine vollständige Ganganalyse in weniger als 1 Minute durchführt.
Pixelabs erreicht mit der von Ultralytics YOLO gesteuerten Automatisierung einen Recall von 95 %
Erfahre, wie Pixelabs Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um Arbeitsabläufe zu automatisieren und einen Recall von 95 % zu erreichen.
SiteAssist verbessert die Sicherheit auf Baustellen durch die Verarbeitung von mehr als 770.000 Bildern mit Ultralytics YOLO
Erfahre, wie SiteAssist Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um die Sicherheit auf Baustellen zu verbessern.
Chef Robotics reduziert Lebensmittelverluste mit Ultralytics YOLO um 67 %
Erfahre, wie Chef Robotics Modelle von Ultralytics YOLO für die präzise Zusammenstellung von Speisen einsetzt.
Cali Intelligence verkürzt Kassenschlangen mit Ultralytics YOLO um 43 %
Erfahre, wie Cali Intelligence mithilfe von Objekterkennung und Ultralytics-YOLO-Modellen die Warteschlangen an Kassen im Einzelhandel verkürzt.
MarineSitu erreicht bei der Unterwasserüberwachung mit Ultralytics YOLO eine Verfügbarkeit von mehr als 96 %
Entdecke, wie MarineSitu die Unterwasserobjekterkennung mit Ultralytics YOLO grundlegend verändert.
Theia Scientific beschleunigt die Mikroskopieanalyse mit Ultralytics YOLO um das 43-Fache
Entdecke, wie Theia Scientific die Analyse mikroskopischer Daten mit Ultralytics YOLO neu definiert.
eSmart Systems halbiert mit Ultralytics YOLO die Inspektionszeit von Stromleitungen
Entdecke, wie eSmart Systems mit Ultralytics YOLO die Geschwindigkeit der Fehlererkennung steigert und Inspektionen von Versorgungsanlagen neu gestaltet.
Axelera AI ermöglicht Edge-KI-Inferenz mit 34 FPS unter Einsatz von Ultralytics YOLO
Entdecke, wie Axelera AI mit Ultralytics YOLO eine schnelle, präzise und effiziente Bildverarbeitung am Edge auf Metis AI-Chips ermöglicht.
STMicroelectronics führt Ultralytics YOLO auf einem MCU mit nur 9,4 mJ pro Inferenz aus
Entdecke, wie STMicroelectronics Modelle von Ultralytics YOLO effizient auf stromsparenden Mikrocontrollern bereitstellt, um präzise Echtzeitinferenz am Edge zu erreichen.
Specialvideo erreicht mit Ultralytics YOLO eine Genauigkeit von 99 % bei der Lebensmittelprüfung
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.
Vivity AI spart mit Ultralytics YOLO jährlich mehr als 5 Mio. $ im Industriebetrieb
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.
Videologic Analytics skaliert mit Ultralytics YOLO auf 10.000 KI-Kameralizenzen
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.
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.
ALYCE beschleunigt die Inferenz von Verkehrs-KI mit Ultralytics YOLO um 20 %
Entdecke, wie ALYCE mit Modellen von Ultralytics YOLO die Datengenauigkeit verbessert, die urbane Mobilität optimiert und KI-gestützte Verkehrslösungen für nachhaltige, intelligentere Städte entwickelt.
Kiwitron erkennt mit Ultralytics YOLO industrielle Gefahren in 30 m Entfernung
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.
Camerite verkürzt die Entwicklungszeit mit Ultralytics YOLO um 25,2 %
Erfahre, wie Camerite Ultralytics YOLO nutzt, um die Videoüberwachung zu automatisieren, die Entwicklungszeit zu verkürzen und Städten den Übergang zu proaktiver Sicherheit zu ermöglichen.
OnsiteIQ reduziert Projektverzögerungen mit Ultralytics YOLO11 um 20 %
Erfahre, wie OnsiteIQ mit Ultralytics YOLO11 Baustellen überwacht, Projektverzögerungen um 20 % reduziert und Streitfälle dreimal schneller klärt.
TrainVision von mtrail verkürzt die Zeit für die Erfassung von Bahndaten um fast 100 %
Entdecke, wie TrainVision von mtrail die Erfassung von Bahndaten mit Ultralytics YOLO automatisiert, die benötigte Zeit um bis zu 100 % verkürzt und die Fehlerquote um 90 % senkt.
Glacier Robotics reduziert den PET-Austrag in Recyclinganlagen in den USA um 70 %
Erfahre, wie Glacier Robotics mit Ultralytics YOLO11 den PET-Austrag um 70 % reduziert, die Genauigkeit beim Recycling verbessert und die Abfallsortierung automatisiert.
SOHGA verkürzt die Zeit für die Parkplatzüberwachung mit Ultralytics YOLO um 30 %
Erfahre, wie das MEGURU-System von SOHGA mit Ultralytics YOLO26 die Überwachung von Parkplätzen automatisiert, die Überwachungszeit um 30 % reduziert und die Sicherheit verbessert.
Scaleout verkürzt Modellaktualisierungen mit Ultralytics YOLO von Wochen auf Stunden
Entdecke, wie Scaleout Ultralytics YOLO und föderiertes Lernen nutzt, um KI-Modelle auf Edge-Geräten feinabzustimmen und gleichzeitig sensible Daten zu schützen.
RapiD Engineering führt die Qualitätskontrolle für Meeresfrüchte mit Ultralytics YOLO eine Woche schneller ein
Erfahre, wie RapiD Engineering die Lachsprüfung mit Ultralytics YOLO automatisiert, Fehler in Echtzeit erkennt und eine Woche Entwicklungsarbeit einspart.
Project Ocean Oasis treibt den Schutz von Korallenriffen mit Ultralytics YOLO voran
Entdecke, wie Project Ocean Oasis mit Ultralytics YOLO, Edge-KI und autonomen Überwachungssystemen den Schutz von Korallenriffen und die Erforschung der Ozeane ausweitet.
Volley betreibt mit Ultralytics YOLO mehr als 250 KI-Trainingsgeräte auf den Plätzen
„Besonders gut ist, dass das Modell auf Edge-Hardware im Trainingsgerät in Echtzeit sehr gute Ergebnisse liefert und wir dasselbe Modell in der Cloud verwenden können, um exakt denselben Ablauf auszuführen.“
WG Tech Solutions reduziert mit Ultralytics YOLO und dem AI Accelerator von Axelera Sicherheitsverstöße um 28 %
Erfahre, wie WG Tech Solutions mithilfe von Ultralytics YOLO und dem AI Accelerator von Axelera Sicherheitsverstöße in der Fertigung um 28 % reduzieren konnte.
Stride liefert mit Ultralytics YOLO eine Ganganalyse von Pferden in 1 Minute
Erfahre, wie Stride Ultralytics YOLO-Modelle zur Schätzung der Pferdepose nutzt und eine vollständige Ganganalyse in weniger als 1 Minute durchführt.
Pixelabs erreicht mit der von Ultralytics YOLO gesteuerten Automatisierung einen Recall von 95 %
Erfahre, wie Pixelabs Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um Arbeitsabläufe zu automatisieren und einen Recall von 95 % zu erreichen.
SiteAssist verbessert die Sicherheit auf Baustellen durch die Verarbeitung von mehr als 770.000 Bildern mit Ultralytics YOLO
Erfahre, wie SiteAssist Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um die Sicherheit auf Baustellen zu verbessern.
Chef Robotics reduziert Lebensmittelverluste mit Ultralytics YOLO um 67 %
Erfahre, wie Chef Robotics Modelle von Ultralytics YOLO für die präzise Zusammenstellung von Speisen einsetzt.
Cali Intelligence verkürzt Kassenschlangen mit Ultralytics YOLO um 43 %
Erfahre, wie Cali Intelligence mithilfe von Objekterkennung und Ultralytics-YOLO-Modellen die Warteschlangen an Kassen im Einzelhandel verkürzt.
MarineSitu erreicht bei der Unterwasserüberwachung mit Ultralytics YOLO eine Verfügbarkeit von mehr als 96 %
Entdecke, wie MarineSitu die Unterwasserobjekterkennung mit Ultralytics YOLO grundlegend verändert.
Theia Scientific beschleunigt die Mikroskopieanalyse mit Ultralytics YOLO um das 43-Fache
Entdecke, wie Theia Scientific die Analyse mikroskopischer Daten mit Ultralytics YOLO neu definiert.
eSmart Systems halbiert mit Ultralytics YOLO die Inspektionszeit von Stromleitungen
Entdecke, wie eSmart Systems mit Ultralytics YOLO die Geschwindigkeit der Fehlererkennung steigert und Inspektionen von Versorgungsanlagen neu gestaltet.
Axelera AI ermöglicht Edge-KI-Inferenz mit 34 FPS unter Einsatz von Ultralytics YOLO
Entdecke, wie Axelera AI mit Ultralytics YOLO eine schnelle, präzise und effiziente Bildverarbeitung am Edge auf Metis AI-Chips ermöglicht.
STMicroelectronics führt Ultralytics YOLO auf einem MCU mit nur 9,4 mJ pro Inferenz aus
Entdecke, wie STMicroelectronics Modelle von Ultralytics YOLO effizient auf stromsparenden Mikrocontrollern bereitstellt, um präzise Echtzeitinferenz am Edge zu erreichen.
Specialvideo erreicht mit Ultralytics YOLO eine Genauigkeit von 99 % bei der Lebensmittelprüfung
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.
Vivity AI spart mit Ultralytics YOLO jährlich mehr als 5 Mio. $ im Industriebetrieb
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.
Videologic Analytics skaliert mit Ultralytics YOLO auf 10.000 KI-Kameralizenzen
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.
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.
ALYCE beschleunigt die Inferenz von Verkehrs-KI mit Ultralytics YOLO um 20 %
Entdecke, wie ALYCE mit Modellen von Ultralytics YOLO die Datengenauigkeit verbessert, die urbane Mobilität optimiert und KI-gestützte Verkehrslösungen für nachhaltige, intelligentere Städte entwickelt.
Kiwitron erkennt mit Ultralytics YOLO industrielle Gefahren in 30 m Entfernung
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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