Comment déployer Ultralytics YOLO26 sur des appareils edge ?

YOLO26 prend en charge l'exportation vers TensorRT, ONNX, CoreML, TFLite et OpenVINO, couvrant les cibles de déploiement edge les plus courantes. L'architecture sans NMS réduit les difficultés d'intégration et la latence dès le départ.

Ultralytics YOLO26 est-il compatible avec mon workflow YOLO existant ?

Oui. YOLO26 utilise la même interface que les versions précédentes d'Ultralytics YOLO, ce qui facilite la migration. Il te suffit de remplacer les poids de ton modèle par ceux de YOLO26.

Quelles tâches Ultralytics YOLO26 prend-il en charge ?

Détection d'objets, segmentation d'instances, segmentation sémantique, classification d'images, estimation de pose et détection d'objets orientés, le tout au sein d'une seule famille de modèles unifiée.

Quelle taille de modèle Ultralytics YOLO26 dois-je utiliser ?

La variante nano (n) est idéale pour les appareils edge et ceux limités en CPU. Les variantes small (s) et medium (m) offrent un excellent équilibre entre vitesse et précision pour la plupart des applications. Les variantes large (l) et extra-large (x) offrent une précision maximale pour les charges de travail exigeantes.

Ultralytics YOLO

★★★★★5/5

Modèles Ultralytics YOLO26

Conçu de A à Z pour les appareils edge et basse consommation, Ultralytics YOLO26 établit une nouvelle référence pour l’IA de vision en temps réel, avec une inférence CPU jusqu’à 43 % plus rapide grâce à une architecture plus claire et plus simple.

Commencer

Plébiscité par les leaders du secteur

Essayer l’inférence YOLO26

Glisse-dépose une image pour voir la détection d'objets en temps réel

Image d'entrée

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

Démo en direct

Dépose une image ici

ou clique pour parcourir

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

# 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())

Principales améliorations d’Ultralytics YOLO26

Inférence CPU jusqu’à 43 % plus rapide
Des performances en temps réel sur les appareils sans GPU, spécialement conçu pour les environnements edge et aux ressources limitées.

Inférence de bout en bout sans NMS
Les prédictions sont générées directement, sans étape de post-traitement. Une latence réduite et un déploiement simplifié.

Sans DFL, une compatibilité matérielle étendue
La suppression de Distribution Focal Loss simplifie les exports et étend la compatibilité avec les appareils edge.

MuSGD : un optimiseur plus intelligent
Un hybride de SGD et de Muon, inspiré des avancées de l’entraînement des LLM, pour un entraînement plus stable.

Les modèles Ultralytics YOLO en un coup d’œil

Compare les dernières familles de modèles Ultralytics YOLO en termes de vitesse, de précision et de tâches de vision prises en charge.

Fonctionnalités
Vitesse Temps de traitement de l’image	0,54 ms	0,47 ms	0,56 ms	0,67 ms	0,62 ms
Précision mAP50-95	34,3 %	37,3 %	39,5 %	40,9 %	42,3 %
Détection d’objets
Segmentation d’instances	-
Segmentation sémantique	-		-
Estimation de profondeur	-	-	-
Classification d’images	-
Estimation de pose	-
Détection OBB	-

Demander une licence

Sécurité et conformité

Sécurité de niveau entreprise, certifiée

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

Demander une licence Voir les détails de sécurité

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 YOLO26 ?

Conçu pour l’edge et le cloud
Fonctionne efficacement sur les CPU, les GPU et le matériel edge. Exporte vers 20 formats et déploie-le partout.

Inférence CPU jusqu’à 43 % plus rapide
Une IA de vision en temps réel sur les appareils aux ressources limitées, sans sacrifier la précision.

Détection en monde ouvert avec YOLOE-26
Détecte au-delà des catégories prédéfinies à l’aide d’invites textuelles, d’invites visuelles ou d’une inférence sans invite.

Intégration transparente
YOLO26 utilise la même interface familière que YOLOv8 et YOLO11, sans longue courbe d’apprentissage.

Soutenu par une communauté mondiale
Des canaux d’assistance dédiés, des forums actifs et des mises à jour régulières t’aident à progresser.

Des licences claires
Des options flexibles pour les usages académiques, open source et commerciaux sous AGPL-3.0 et Enterprise.

Découvre nos modèles en action

SK Godelius détecte 3 400 défauts sur les convoyeurs miniers avec Ultralytics YOLO

Découvre comment SK Godelius utilise Ultralytics YOLO pour automatiser la détection des défauts et des anomalies, aidant ainsi les usines minières à renforcer la sécurité et à optimiser les flux de travail.

Modèles Ultralytics YOLO26

Essayer l’inférence YOLO26

Principales améliorations d’Ultralytics YOLO26

Inférence CPU jusqu’à 43 % plus rapide

Inférence de bout en bout sans NMS

Sans DFL, une compatibilité matérielle étendue

MuSGD : un optimiseur plus intelligent

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 YOLO26 ?

Conçu pour l’edge et le cloud

Inférence CPU jusqu’à 43 % plus rapide

Détection en monde ouvert avec YOLOE-26

Intégration transparente

Soutenu par une communauté mondiale

Des licences claires

Découvre nos modèles en action

SK Godelius détecte 3 400 défauts sur les convoyeurs miniers avec Ultralytics YOLO

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

SK Godelius détecte 3 400 défauts sur les convoyeurs miniers avec Ultralytics YOLO

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

SK Godelius détecte 3 400 défauts sur les convoyeurs miniers avec Ultralytics YOLO

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