La direction suivie par Ultralytics
Des modèles qui ont apporté l'IA de vision en temps réel à des millions d'utilisateurs, aux versions à venir. Voici ce que nous avons publié et ce qui arrive ensuite.
La version qui a apporté la détection d'objets en temps réel à des millions de personnes — native PyTorch, rapide et remarquablement facile à entraîner.
Un framework unique pour la détection, la segmentation, la classification, l'estimation de pose et les boîtes englobantes orientées.
Une architecture raffinée offrant une meilleure précision avec moins de paramètres, dévoilée lors de YOLO Vision 2024.
Notre modèle recommandé actuel — plus rapide, plus précis et prêt pour la production pour chaque tâche de vision.
La plateforme de bout en bout pour annoter des données, entraîner des modèles YOLO et déployer à travers 43 régions mondiales — le tout au même endroit.
Nos premiers modèles de segmentation sémantique — des étiquettes de classe denses par pixel pour une compréhension complète de la scène.
Suivi multi-objets plus rapide et plus précis — identités plus stables malgré les occlusions et les scènes encombrées pour la vidéo réelle.
- Re-ID — la ré-identification maintient la cohérence de l'identité des objets à travers les caméras et après les occlusions
Distillation intégrée pour compresser de grands modèles enseignants en modèles étudiants plus petits et plus rapides qui conservent leur précision — idéal pour le déploiement en périphérie et en temps réel.
Détection d'anomalies conçue spécifiquement pour l'assurance qualité en fabrication — détection des défauts et des pièces non conformes directement sur la ligne de production.
Shenzhen, Chine · YOLO Vision 2026
La prochaine génération phare de YOLO, dévoilée en direct à YOLO Vision 2026, élargissant la famille à la perception 3D :
- YOLO-Depth — estimation de profondeur monoculaire à partir d'une seule caméra
- YOLO-StereoDepth — profondeur par disparité binoculaire pour la robotique, une alternative native aux caméras au lidar
Analyse d'entraînement itérative pilotée par LLM qui diagnostique automatiquement chaque exécution et affine la configuration au fil des cycles successifs pour accroître la précision.
De nouvelles capacités rejoignent la famille YOLO tout au long de 2027 :
- YOLO-OCR — reconnaissance de texte rapide et précise
- YOLO-Face — reconnaissance et analyse faciale
- YOLO-VLM — un front-end YOLO léger alimentant une couche LLM plus profonde pour des pipelines vision-langage efficaces
Construis sur le dernier YOLO
Commence à entraîner et à déployer avec YOLO26 dès aujourd'hui — et sois prêt pour tout ce qui arrive ensuite.