Comment déployer Ultralytics YOLO26 sur des appareils en périphérie (edge) ?

YOLO26 prend en charge l'exportation vers TensorRT, ONNX, CoreML, TFLite et OpenVINO, couvrant la plupart des cibles de déploiement en périphérie (edge). L'architecture sans NMS signifie moins de problèmes d'intégration et une latence plus faible dès la sortie.

Ultralytics YOLO26 est-il compatible avec mon flux de travail YOLO existant ?

Oui. YOLO26 suit la même interface que les précédentes versions de Ultralytics YOLO, la migration est donc simple. Remplace simplement tes poids de 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 dans une seule famille de modèles unifiée.

Quelle taille de modèle Ultralytics YOLO26 dois-je utiliser ?

La variante nano (n) est idéale pour les appareils en périphérie et à CPU limité. 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.

Quelles sont les améliorations clés de Ultralytics YOLO26 par rapport à YOLO11 ?

YOLO26 supprime le DFL pour une exportation plus simple, élimine le NMS pour une inférence de bout en bout plus rapide, améliore la précision sur les petits objets avec ProgLoss + STAL, introduit l'optimiseur MuSGD pour un entraînement plus stable et permet une inférence CPU jusqu'à 43 % plus rapide.

Ultralytics YOLO

Modèles Ultralytics YOLO26

Conçu dès le départ pour les appareils edge et basse consommation, Ultralytics YOLO26 établit une nouvelle norme pour l'IA de vision en temps réel, offrant jusqu'à 43 % d'inférence CPU plus rapide avec une architecture plus propre et plus simple.

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Approuvé par les leaders du secteur

Essayer l'inférence avec YOLO26

Fais glisser et dépose une image pour voir la détection d'objets en temps réel

Améliorations clés d'Ultralytics YOLO26

Jusqu'à 43 % d'inférence CPU plus rapide
Performances en temps réel sur les appareils sans GPU, spécialement conçus pour l'edge et les environnements contraints.

Inférence de bout en bout sans NMS
Les prédictions sont générées directement, sans étape de post-traitement. Latence plus faible, déploiement plus simple.

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

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

Les modèles Ultralytics YOLO en un coup d'œil

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

Caractéristiques
Vitesse Temps de traitement d'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
Classification d'images
Segmentation d'instance
Segmentation sémantique	-		-	-
Estimation de pose	-
Détection OBB	-

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Pourquoi choisir Ultralytics YOLO26 ?

Conçu pour l'edge et le cloud
S'exécute efficacement sur CPU, GPU et matériel edge. Exporte vers 19 formats et déploie n'importe où.

Jusqu'à 43 % d'inférence CPU plus rapide
IA de vision en temps réel sur des appareils aux ressources limitées, sans sacrifier la précision.

Détection open-world avec YOLOE-26
Détecte au-delà des catégories fixes en utilisant des prompts textuels, des prompts visuels ou une inférence sans prompt.

Intégration transparente
YOLO26 suit la même interface familière que YOLOv8 et YOLO11, sans courbe d'apprentissage abrupte.

Soutenu par une communauté mondiale
Des canaux de support dédiés, des forums actifs et des mises à jour régulières te permettent de continuer à avancer.

Licences claires
Options flexibles pour un usage académique, open-source et commercial sous AGPL-3.0 et Enterprise.

Voir nos modèles en action

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

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SiteAssist améliore la sécurité sur site en traitant plus de 770 000 images avec Ultralytics YOLO

Chef Robotics utilise Ultralytics YOLO pour réduire le gaspillage alimentaire de 67 %

Cali Intelligence raccourcit les files d'attente de 43 % avec Ultralytics YOLO

MarineSitu atteint plus de 96 % de temps de disponibilité dans la surveillance sous-marine grâce à Ultralytics YOLO

Theia Scientific accélère l'analyse par microscopie 43x avec Ultralytics YOLO

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

Axelera AI fournit une inférence IA en périphérie à 34 FPS en utilisant Ultralytics YOLO

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

Specialvideo atteint 99 % de précision d'inspection alimentaire avec Ultralytics YOLO

Vivity AI économise plus de 5 millions de dollars par an dans les opérations industrielles avec Ultralytics YOLO

Videologic Analytics passe à 10 000 licences de caméras IA avec Ultralytics YOLO

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

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Questions fréquemment posées

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