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Ultralytics YOLO27-Modelle

Schnellere, präzisere und einfachere YOLO-Modelle. YOLO27l ist das erste Ultralytics-Modell mit mehr als 60 mAP, und alle Größen bieten Verbesserungen – mit demselben einfachen Austausch in einer Zeile.

Ultralytics YOLO27-Logo auf dem Markenverlauf

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Neuigkeiten zu Ultralytics YOLO27

Einfachere Modellauswahl

Vier Modelle, vier klare Antworten. n und s für Edge-Geräte, m für GPU-Workloads in der Produktion und l für Anwendungen mit höchsten Genauigkeitsanforderungen. Kein x-Modell, das du evaluieren musst, denn YOLO27l bietet bereits Spitzenpräzision.

Hybride Architektur

Für jede Modellgröße die beste Architektur, statt ein einziges Design auf die gesamte Modellpalette auszudehnen. Kleine Modelle bleiben auf begrenzter Hardware schnell; große Modelle erzielen eine noch höhere Genauigkeit.

Höhere Genauigkeit

YOLO27l ist das erste Ultralytics-Modell mit mehr als 60 mAP auf COCO. Die Genauigkeit ist über die gesamte Modellpalette höher, bei einem überzeugenden Verhältnis von Genauigkeit zu Geschwindigkeit.

Sieben Aufgaben

Objekterkennung, Instanzsegmentierung, semantische Segmentierung, Tiefenschätzung, Bildklassifizierung, Posenschätzung und Erkennung orientierter Objekte. 28 Modelle in vier Größen, alle mit derselben Schnittstelle.

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-

Warum solltest du dich auf die Warteliste setzen lassen?

Ultralytics YOLO27 erscheint in Kürze. Melde dich einmal an und erfahre als Erste:r mehr.

Produktneuigkeiten

Architekturdetails, Benchmarks und Versionshinweise, sobald wir sie veröffentlichen.

Benachrichtigung zum Start

Lass dich benachrichtigen, sobald YOLO27 zum Herunterladen, Trainieren und Bereitstellen verfügbar ist.

Anwendungsbeispiele aus der Branche

Erfahre, wie YOLO27 in Fertigung, Logistik, Sicherheit und Luftbildinspektion eingesetzt werden kann.
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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 YOLO27 wählen?

Im großen Maßstab bewährt

Ultralytics YOLO verarbeitet täglich Milliarden von Inferenzaufträgen in den Bereichen Fertigung, Logistik, Sicherheit und Luftbildanwendungen. Mit dieser Modellfamilie setzt du auf eine Lösung, die bereits in der Produktion eingesetzt wird.

Überall dort einsetzen, wo du bereits arbeitest

Mehr als 20 Exportformate und fast 50 Integrationen, gemeinsam mit den Hardwareherstellern entwickelt. Das Modell, das du trainierst, ist dasselbe, das du einsetzt.

Klare kommerzielle Lizenzierung

Flexible Optionen für akademische, quelloffene und kommerzielle Nutzung unter AGPL-3.0 und Enterprise. Kläre die Bedingungen, bevor du mit der Entwicklung beginnst.

Gemeinsam mit der Community entwickelt, die es nutzt

Mehr als tausend Mitwirkende testen, melden Probleme und verbessern diese Modelle in realen Produktionseinsätzen.

Erlebe unsere Modelle in Aktion

Häufig gestellte Fragen

  • Ultralytics YOLO-Modelle sind für akademische Zwecke, Forschung und Open-Source-Arbeit unter AGPL-3.0 verfügbar. Für die kommerzielle Nutzung, bei der die Bedingungen von AGPL-3.0 nicht erfüllt werden können, gilt die Ultralytics Enterprise License. Die Lizenzbedingungen speziell für YOLO27 werden bei der Markteinführung bestätigt. Sieh dir die Lizenzoptionen an, wenn du einen kommerziellen Einsatz planst.

  • Sieben: Objekterkennung, Instanzsegmentierung, semantische Segmentierung, Tiefenschätzung, Bildklassifizierung, Posenschätzung und Erkennung orientierter Objekte. Alle vier Modellgrößen sind für jede Aufgabe vorgesehen und verwenden dieselbe Python- und CLI-Schnittstelle wie frühere Ultralytics-YOLO-Modelle.

  • Noch nicht. Modellgewichte, Konfigurationen und Paketunterstützung werden derzeit nicht veröffentlicht. Daher sollten bestehende Projekte mit YOLO26 fortgeführt werden, das im Ultralytics-Python-Paket vollständig unterstützt wird. Deine mit YOLO26 entwickelte Arbeit lässt sich übernehmen, denn YOLO27 verwendet dieselbe Schnittstelle. Trag dich auf die Warteliste ein, und wir informieren dich, sobald YOLO27 verfügbar ist.

  • Ultralytics YOLO27 nutzt für jede Modellgröße die jeweils beste Architektur, statt ein einziges Design über die gesamte Größenpalette zu strecken. Die kleineren Modelle n und s behalten eine schlanke CNN-Architektur bei, die auf begrenzter Hardware schnell arbeitet. Die größeren Modelle m und l verwenden eine abfragebasierte Architektur ohne NMS für höhere Genauigkeit. Auch die Modellreihe ist einfacher: Ein x-Modell entfällt. Architekturdetails und vorläufige Benchmarks findest du in der YOLO27-Dokumentation.

  • Trag dich in die Warteliste ein oben auf dieser Seite und gib deine geschäftliche E-Mail-Adresse an. Du erhältst Produktupdates, sobald wir Details zur Architektur und Benchmarks veröffentlichen, sowie eine Benachrichtigung zum Start, wenn die Modelle zum Herunterladen, Trainieren und Bereitstellen verfügbar sind.

  • Ultralytics YOLO27 ist die nächste Generation der Ultralytics-YOLO-Modelle und folgt auf YOLO26. Das Modell ist in vier Größen verfügbar: n, s, m und l. Über eine einheitliche Schnittstelle unterstützt es sieben Bildverarbeitungsaufgaben. Die Modelle befinden sich in der abschließenden Forschungs- und Entwicklungsphase und können noch nicht heruntergeladen oder trainiert werden.

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