Quelles sont les différentes variantes d’Ultralytics YOLO26 ?

Les différentes variantes d’Ultralytics YOLO26 sont YOLO26n, YOLO26s, YOLO26m, YOLO26l et YOLO26x. Elles existent en différentes tailles afin d’offrir un équilibre entre vitesse et précision pour divers usages.

Qu’est-ce qu’Ultralytics dans Python ?

Le package Python Ultralytics permet d’accéder facilement aux modèles Ultralytics YOLO, afin que les développeurs puissent entraîner, valider et déployer des tâches de vision par ordinateur telles que la détection d’objets et la segmentation dans leurs projets Python.

Quel modèle YOLO est le meilleur ?

Le meilleur modèle Ultralytics YOLO pour ton cas d’utilisation dépend de tes besoins. Le dernier modèle Ultralytics YOLO26 offre les améliorations les plus récentes en matière de précision, de vitesse et de prise en charge multitâche.

Quels sont les différents modèles Ultralytics YOLO ?

Ultralytics YOLO comprend la dernière famille de modèles YOLO26, ainsi que des familles de modèles YOLO antérieures pour les workflows existants. Les modèles YOLO prennent en charge plusieurs tâches de vision, notamment la détection d’objets, la segmentation, la classification, l’estimation de pose et la détection d’objets orientés, pour des applications d’IA polyvalentes.

Ultralytics YOLO

Modèles Ultralytics YOLO

Propulse des solutions d’IA visuelle avec les modèles Ultralytics YOLO, qui permettent une analyse rapide et précise des images et des vidéos en temps réel grâce à des tâches de vision par ordinateur efficaces.

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La confiance des organisations les plus importantes au monde

Essayer l’inférence YOLO26

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Image d'entrée

Importe une image ou sélectionne un exemple à tester YOLO26n. Documentation de prédiction

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Prend en charge JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP et plus (10 Mo max.)

Ou essaie un exemple

Confiance

0.25

IoU

0.70

Taille de l'image

640

Documentation de l'API

Déploie ton modèle pour obtenir un endpoint d'inférence dédié avec une authentification par clé API — puis remplace ci-dessous l'URL et la clé d'espace réservé par les valeurs de ton déploiement. Documentation du déploiement

Remarque : Il s'agit d'un exemple de code. Déploie d'abord ton modèle pour obtenir l'URL de ton endpoint et ta clé API.

import requests

# Replace with your 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())

L’impact de nos modèles

Rationalise les processus dans tous les secteurs grâce à nos modèles de vision IA de pointe. Vitesse, précision et simplicité d’utilisation optimisées par Ultralytics.

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Étoiles GitHub

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Téléchargements

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Utilisations d’Ultralytics YOLO / jour

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Contributeurs open source

L’évolution des modèles YOLO

De l’architecture YOLO d’origine à Ultralytics YOLO26, la famille de modèles n’a cessé d’améliorer les workflows de vision par ordinateur en temps réel.

2015

YOLO

Développé par Joseph Redmon et son équipe.

2016

YOLOv2

Créé par Joseph Redmon et Ali Farhadi.

2018

YOLOv3

Développé par Joseph Redmon et Ali Farhadi.

2018

YOLOv4

Développé par Alexey Bochkovskiy et son équipe.

2020

Ultralytics YOLOv5

YOLOv5 a redéfini la détection d’objets grâce à des performances rapides et précises ainsi qu’à une implémentation PyTorch conviviale.

2022

YOLOv6

Présenté par Meituan et son équipe.

2022

YOLOv7

Publié par Chien-Yao Wang et son équipe.

2023

Ultralytics YOLOv8

YOLOv8 a étendu la prise en charge à la segmentation d’instances, à la classification, à l’estimation de pose et à d’autres tâches essentielles de vision.

2024

YOLOv9

Développé par Chien-Yao Wang et son équipe.

2024

YOLOv10

Conçu par Ao Wang pour l’université Tsinghua.

2024

Ultralytics YOLO11

YOLO11 a amélioré la précision, l’exactitude et la vitesse tout en préservant le workflow Ultralytics familier.

2026

Ultralytics YOLO26

YOLO26 est plus léger, plus compact et plus rapide, sa variante nano offrant jusqu’à 43 % d’inférence plus rapide sur CPU.

Les modèles Ultralytics YOLO en un coup d’œil

Compare les familles récentes de modèles Ultralytics YOLO en fonction de leur vitesse, de leur précision et des tâches de vision prises en charge.

Fonctionnalités
Vitesse Temps de traitement d’une image	1,06 ms	0,99 ms	1,5 ms	1,7 ms
Précision mAP50-95	34,3 %	37,3 %	39,5 %	40,9 %
Détection d’objets
Segmentation d’instances	-
Segmentation sémantique	-		-
Estimation de profondeur	-	-	-
Classification d’images	-
Estimation de pose	-
Détection OBB	-

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Sécurité et conformité

Sécurité de niveau entreprise, certifiée

Certifiés et audités de manière indépendante, nous protégeons tes données pendant leur transfert et au repos.

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SOC 2 Type I

Attesté selon les critères TSC de sécurité, disponibilité et confidentialité de l’AICPA

ISO/IEC 27001:2022

Système de management de la sécurité de l’information certifié

Chiffrement

Données chiffrées pendant leur transfert et au repos, sur l’ensemble des espaces de stockage et des moyens de transport

GDPR et CCPA

Conforme aux réglementations mondiales sur la protection des données

Pourquoi choisir Ultralytics YOLO ?

Optimisé pour le déploiement en périphérie et dans le cloud
Obtiens des résultats rapides et fiables pour tes projets d’IA visuelle en temps réel sur des appareils edge, des infrastructures cloud et des systèmes hybrides.

Intégration fluide avec sécurité intégrée
Intègre les modèles YOLO sur différentes plateformes et différents appareils tout en conservant les données en local et en protégeant tes workflows.

Licences et conformité claires
Choisis parmi des options de licence académiques, open source et d’entreprise pour répondre à tes besoins de déploiement.

Soutenu par une communauté mondiale
Des canaux d’assistance dédiés, des forums actifs et des mises à jour régulières fournissent aux équipes les ressources dont elles ont besoin pour réussir.

Précision et efficacité de pointe
Ultralytics améliore continuellement les performances de ses modèles grâce à des recherches axées sur la précision, l’efficacité et la simplification du déploiement.

Découvre nos modèles en action

Camerite réduit de 25,2 % le temps de développement avec Ultralytics YOLO

Découvre comment Camerite utilise Ultralytics YOLO pour automatiser la vidéosurveillance, réduire le temps de développement et aider les villes à passer à une sécurité proactive.

Modèles Ultralytics YOLO

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L’impact de nos modèles

L’évolution des modèles YOLO

Les modèles Ultralytics YOLO en un coup d’œil

Sécurité de niveau entreprise, certifiée

SOC 2 Type I

ISO/IEC 27001:2022

Chiffrement

GDPR et CCPA

Pourquoi choisir Ultralytics YOLO ?

Optimisé pour le déploiement en périphérie et dans le cloud

Intégration fluide avec sécurité intégrée

Licences et conformité claires

Soutenu par une communauté mondiale

Précision et efficacité de pointe

Découvre nos modèles en action

Camerite réduit de 25,2 % le temps de développement avec Ultralytics YOLO

OnsiteIQ réduit de 20 % les retards des projets avec Ultralytics YOLO11

TrainVision de mtrail réduit de près de 100 % le temps de collecte des données ferroviaires

Glacier Robotics réduit de 70 % les pertes de PET dans les centres de recyclage aux États-Unis

SOHGA réduit de 30 % le temps de surveillance des parkings avec Ultralytics YOLO

Scaleout réduit de plusieurs semaines à quelques heures la mise à jour des modèles avec Ultralytics YOLO

RapiD Engineering déploie le contrôle qualité des produits de la mer une semaine plus rapidement avec Ultralytics YOLO

Project Ocean Oasis fait progresser la conservation des récifs avec Ultralytics YOLO

Volley alimente plus de 250 entraîneurs IA sur les courts avec Ultralytics YOLO

WG Tech Solutions réduit de 28 % les infractions aux règles de sécurité avec Ultralytics YOLO et l'accélérateur d'IA d'Axelera

Stride réalise une analyse de la démarche équine en 1 minute avec Ultralytics YOLO

Pixelabs atteint 95 % de rappel grâce à l'automatisation fondée sur Ultralytics YOLO

SiteAssist améliore la sécurité sur les sites en traitant plus de 770 k images avec Ultralytics YOLO

Chef Robotics réduit le gaspillage alimentaire de 67 % avec Ultralytics YOLO

Cali Intelligence réduit les files d’attente aux caisses de 43 % avec Ultralytics YOLO

MarineSitu atteint une disponibilité de plus de 96 % pour la surveillance sous-marine avec Ultralytics YOLO

Theia Scientific accélère l’analyse de microscopie de 43 fois avec Ultralytics YOLO

eSmart Systems réduit de moitié le temps d’inspection des lignes électriques avec Ultralytics YOLO

Axelera AI réalise des inférences d'IA Edge à 34 FPS avec Ultralytics YOLO

STMicroelectronics exécute Ultralytics YOLO sur un MCU avec seulement 9,4 mJ par inférence

Specialvideo atteint une précision de 99 % pour l’inspection alimentaire avec Ultralytics YOLO

Vivity AI économise plus de 5 M$ par an dans les opérations industrielles avec Ultralytics YOLO

Videologic Analytics déploie 10 k licences de caméras IA avec Ultralytics YOLO

Prezent améliore de 34 % la précision de détection des diapositives avec Ultralytics YOLO

ALYCE accélère de 20 % l’inférence de l’IA pour la gestion du trafic avec Ultralytics YOLO

Kiwitron utilise Ultralytics YOLO pour détecter les dangers industriels à 30 m

Camerite réduit de 25,2 % le temps de développement avec Ultralytics YOLO

OnsiteIQ réduit de 20 % les retards des projets avec Ultralytics YOLO11

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