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Modèles Ultralytics YOLO27
Quatre tailles atteignent 42,3-60,4 mAP sur COCO à 0,62-2,32 ms sur un NVIDIA RTX PRO 6000. YOLO27l est le premier modèle Ultralytics au-delà de 60 mAP, et les modèles M et l détectent de bout en bout sans étape NMS.
Plébiscité par les leaders du secteur
Nouveautés dans Ultralytics YOLO27
Détection à double échelle
YOLO27n et YOLO27s utilisent deux échelles de détection pour une plus grande précision à une vitesse essentiellement identique à celle de YOLO26.
Précision sur les petits objets
Un étage haute résolution plus large aide YOLO27n et YOLO27s à capturer des détails plus fins et à localiser de petits objets.
Alignement du premier plan
YOLO27n et YOLO27s apprennent à séparer les objets de l'arrière-plan pendant l'entraînement, sans coût d'inférence supplémentaire.
Détection sans NMS
YOLO27m et YOLO27l génèrent des détections finales directement, supprimant l'étape NMS pour un pipeline de déploiement plus simple.
Pourquoi rejoindre la liste d'attente ?
YOLO27 arrive. Inscris-toi une fois, et nous t'enverrons les mises à jour importantes.
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 | - |
Sécurité et conformité
Sécurité de niveau entreprise, certifiée
Certifiés et audités de manière indépendante, nous protégeons tes données pendant leur transfert et au repos.
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
GDPR et CCPA
Conforme aux réglementations mondiales sur la protection des données
Pourquoi choisir Ultralytics YOLO27 ?
Premier modèle Ultralytics au-delà de 60 mAP
YOLO27l atteint 60,4 mAP à 640 pixels (2,3 ms) et 61,2 mAP à 800 (2,9 ms), tout en restant en temps réel sur GPU.
Plus de précision à la même vitesse
YOLO27m améliore la précision de YOLO26m à la même latence, le choix par défaut pour les GPU de production.
Un remplacement direct pour YOLO26
La même classe YOLO et la même API d'entraînement, de validation, de prédiction et d'exportation. Seul le fichier de modèle change.
Une famille, sept tâches
Détection, segmentation d'instance et sémantique, profondeur, classification, pose et détection orientée : 28 modèles.
Modèles spécifiques à l'industrie
Huit modèles Enterprise pour la fabrication, la logistique, la sécurité et les drones, ainsi que YOLOE-27 en quatre tailles.
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
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.
OnsiteIQ réduit de 20 % les retards des projets avec Ultralytics YOLO11
Découvre comment OnsiteIQ utilise Ultralytics YOLO11 pour surveiller les chantiers, réduire de 20 % les retards des projets et résoudre les litiges 3 fois plus rapidement.
TrainVision de mtrail réduit de près de 100 % le temps de collecte des données ferroviaires
Découvre comment TrainVision de mtrail utilise Ultralytics YOLO pour automatiser la collecte de données ferroviaires, en réduisant le temps nécessaire de près de 100 % et les erreurs de 90 %.
Glacier Robotics réduit de 70 % les pertes de PET dans les centres de recyclage aux États-Unis
Découvre comment Glacier Robotics utilise Ultralytics YOLO11 pour réduire de 70 % les pertes de PET, améliorer la précision du recyclage et automatiser le tri des déchets.
SOHGA réduit de 30 % le temps de surveillance des parkings avec Ultralytics YOLO
Découvre comment le système MEGURU de SOHGA utilise Ultralytics YOLO26 pour automatiser les patrouilles des parkings, réduire de 30 % leur durée et améliorer la sécurité.
Scaleout réduit de plusieurs semaines à quelques heures la mise à jour des modèles avec Ultralytics YOLO
Découvre comment Scaleout utilise Ultralytics YOLO et l'apprentissage fédéré pour affiner les modèles d'IA sur des appareils edge tout en protégeant les données sensibles.
RapiD Engineering déploie le contrôle qualité des produits de la mer une semaine plus rapidement avec Ultralytics YOLO
Découvre comment RapiD Engineering automatise l'inspection du saumon avec Ultralytics YOLO, détecte les défauts en temps réel et économise une semaine de travail d'ingénierie.
Project Ocean Oasis fait progresser la conservation des récifs avec Ultralytics YOLO
Découvre comment Project Ocean Oasis utilise Ultralytics YOLO, l'IA edge et des systèmes de surveillance autonomes pour développer la conservation des récifs et la connaissance des océans.
Volley alimente plus de 250 entraîneurs IA sur les courts avec Ultralytics YOLO
« Ce qui est vraiment appréciable, c'est que le modèle est très performant en temps réel sur le matériel edge du dispositif d'entraînement, et que nous pouvons utiliser le même modèle dans le cloud pour exécuter exactement le même flux. »
WG Tech Solutions réduit de 28 % les infractions aux règles de sécurité avec Ultralytics YOLO et l'accélérateur d'IA d'Axelera
Découvre comment WG Tech Solutions a réussi à réduire de 28 % les infractions aux règles de sécurité dans le secteur manufacturier grâce à Ultralytics YOLO et à l'accélérateur d'IA d'Axelera
Stride réalise une analyse de la démarche équine en 1 minute avec Ultralytics YOLO
Découvre comment Stride utilise les modèles Ultralytics YOLO pour estimer la pose des chevaux et réaliser une analyse complète de leur démarche en moins d'une minute.
Pixelabs atteint 95 % de rappel grâce à l'automatisation fondée sur Ultralytics YOLO
Découvre comment Pixelabs utilise les modèles Ultralytics YOLO pour automatiser ses flux de travail et atteindre 95 % de rappel.
SiteAssist améliore la sécurité sur les sites en traitant plus de 770 k images avec Ultralytics YOLO
Découvre comment SiteAssist utilise les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer la sécurité sur les chantiers.
Chef Robotics réduit le gaspillage alimentaire de 67 % avec Ultralytics YOLO
Découvre comment Chef Robotics utilise les modèles Ultralytics YOLO pour un assemblage alimentaire précis.
Cali Intelligence réduit les files d’attente aux caisses de 43 % avec Ultralytics YOLO
Découvre comment Cali Intelligence utilise les modèles Ultralytics YOLO pour réduire les files d’attente aux caisses des commerces grâce à la détection d’objets.
MarineSitu atteint une disponibilité de plus de 96 % pour la surveillance sous-marine avec Ultralytics YOLO
Découvre comment MarineSitu transforme la détection d’objets sous-marins avec Ultralytics YOLO.
Theia Scientific accélère l’analyse de microscopie de 43 fois avec Ultralytics YOLO
Découvre comment Theia Scientific redéfinit l’analyse des données de microscopie avec Ultralytics YOLO.
eSmart Systems réduit de moitié le temps d’inspection des lignes électriques avec Ultralytics YOLO
Découvre comment eSmart Systems utilise Ultralytics YOLO pour accélérer la détection des défauts et transformer les inspections des infrastructures.
Axelera AI réalise des inférences d'IA Edge à 34 FPS avec Ultralytics YOLO
Découvre comment Axelera AI utilise Ultralytics YOLO pour fournir une vision Edge rapide, précise et efficace sur les puces Metis AI.
STMicroelectronics exécute Ultralytics YOLO sur un MCU avec seulement 9,4 mJ par inférence
Découvre comment STMicroelectronics déploie efficacement les modèles Ultralytics YOLO sur des microcontrôleurs basse consommation pour obtenir une inférence précise en temps réel en périphérie.
Specialvideo atteint une précision de 99 % pour l’inspection alimentaire avec Ultralytics YOLO
Découvre comment Specialvideo utilise les modèles Ultralytics YOLO pour alimenter l’inspection alimentaire par IA en temps réel, garantir la qualité, réduire le gaspillage et améliorer l’efficacité.
Vivity AI économise plus de 5 M$ par an dans les opérations industrielles avec Ultralytics YOLO
Découvre comment Vivity AI exploite les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer l’automatisation industrielle, accroître l’efficacité, réduire les temps d’arrêt et garantir la sécurité au travail.
Videologic Analytics déploie 10 k licences de caméras IA avec Ultralytics YOLO
Découvre comment Videologic Analytics intègre les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer la vidéosurveillance, accroître la précision de détection, réduire les fausses alertes et optimiser la surveillance des menaces en temps réel.
Prezent améliore de 34 % la précision de détection des diapositives avec Ultralytics YOLO
Découvre comment Prezent exploite les modèles Ultralytics YOLO pour automatiser la détection des éléments de diapositives, réduire le temps de traitement à moins de 10 secondes tout en préservant la structure et le design.
ALYCE accélère de 20 % l’inférence de l’IA pour la gestion du trafic avec Ultralytics YOLO
Découvre comment ALYCE utilise les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer la précision des données, optimiser la mobilité urbaine et créer des solutions de gestion du trafic pilotées par l’IA pour des villes plus durables et plus intelligentes.
Kiwitron utilise Ultralytics YOLO pour détecter les dangers industriels à 30 m
Découvre comment Kiwitron utilise les modèles Ultralytics YOLO dans sa solution KewiEye pour détecter et traiter les dangers industriels afin d’améliorer la sécurité.
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.
OnsiteIQ réduit de 20 % les retards des projets avec Ultralytics YOLO11
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TrainVision de mtrail réduit de près de 100 % le temps de collecte des données ferroviaires
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Glacier Robotics réduit de 70 % les pertes de PET dans les centres de recyclage aux États-Unis
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SOHGA réduit de 30 % le temps de surveillance des parkings avec Ultralytics YOLO
Découvre comment le système MEGURU de SOHGA utilise Ultralytics YOLO26 pour automatiser les patrouilles des parkings, réduire de 30 % leur durée et améliorer la sécurité.
Scaleout réduit de plusieurs semaines à quelques heures la mise à jour des modèles avec Ultralytics YOLO
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Découvre comment Project Ocean Oasis utilise Ultralytics YOLO, l'IA edge et des systèmes de surveillance autonomes pour développer la conservation des récifs et la connaissance des océans.
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Axelera AI réalise des inférences d'IA Edge à 34 FPS avec Ultralytics YOLO
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STMicroelectronics exécute Ultralytics YOLO sur un MCU avec seulement 9,4 mJ par inférence
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Specialvideo atteint une précision de 99 % pour l’inspection alimentaire avec Ultralytics YOLO
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Vivity AI économise plus de 5 M$ par an dans les opérations industrielles avec Ultralytics YOLO
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TrainVision de mtrail réduit de près de 100 % le temps de collecte des données ferroviaires
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Glacier Robotics réduit de 70 % les pertes de PET dans les centres de recyclage aux États-Unis
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SOHGA réduit de 30 % le temps de surveillance des parkings avec Ultralytics YOLO
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Scaleout réduit de plusieurs semaines à quelques heures la mise à jour des modèles avec Ultralytics YOLO
Découvre comment Scaleout utilise Ultralytics YOLO et l'apprentissage fédéré pour affiner les modèles d'IA sur des appareils edge tout en protégeant les données sensibles.
RapiD Engineering déploie le contrôle qualité des produits de la mer une semaine plus rapidement avec Ultralytics YOLO
Découvre comment RapiD Engineering automatise l'inspection du saumon avec Ultralytics YOLO, détecte les défauts en temps réel et économise une semaine de travail d'ingénierie.
Project Ocean Oasis fait progresser la conservation des récifs avec Ultralytics YOLO
Découvre comment Project Ocean Oasis utilise Ultralytics YOLO, l'IA edge et des systèmes de surveillance autonomes pour développer la conservation des récifs et la connaissance des océans.
Volley alimente plus de 250 entraîneurs IA sur les courts avec Ultralytics YOLO
« Ce qui est vraiment appréciable, c'est que le modèle est très performant en temps réel sur le matériel edge du dispositif d'entraînement, et que nous pouvons utiliser le même modèle dans le cloud pour exécuter exactement le même flux. »
WG Tech Solutions réduit de 28 % les infractions aux règles de sécurité avec Ultralytics YOLO et l'accélérateur d'IA d'Axelera
Découvre comment WG Tech Solutions a réussi à réduire de 28 % les infractions aux règles de sécurité dans le secteur manufacturier grâce à Ultralytics YOLO et à l'accélérateur d'IA d'Axelera
Stride réalise une analyse de la démarche équine en 1 minute avec Ultralytics YOLO
Découvre comment Stride utilise les modèles Ultralytics YOLO pour estimer la pose des chevaux et réaliser une analyse complète de leur démarche en moins d'une minute.
Pixelabs atteint 95 % de rappel grâce à l'automatisation fondée sur Ultralytics YOLO
Découvre comment Pixelabs utilise les modèles Ultralytics YOLO pour automatiser ses flux de travail et atteindre 95 % de rappel.
SiteAssist améliore la sécurité sur les sites en traitant plus de 770 k images avec Ultralytics YOLO
Découvre comment SiteAssist utilise les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer la sécurité sur les chantiers.
Chef Robotics réduit le gaspillage alimentaire de 67 % avec Ultralytics YOLO
Découvre comment Chef Robotics utilise les modèles Ultralytics YOLO pour un assemblage alimentaire précis.
Cali Intelligence réduit les files d’attente aux caisses de 43 % avec Ultralytics YOLO
Découvre comment Cali Intelligence utilise les modèles Ultralytics YOLO pour réduire les files d’attente aux caisses des commerces grâce à la détection d’objets.
MarineSitu atteint une disponibilité de plus de 96 % pour la surveillance sous-marine avec Ultralytics YOLO
Découvre comment MarineSitu transforme la détection d’objets sous-marins avec Ultralytics YOLO.
Theia Scientific accélère l’analyse de microscopie de 43 fois avec Ultralytics YOLO
Découvre comment Theia Scientific redéfinit l’analyse des données de microscopie avec Ultralytics YOLO.
eSmart Systems réduit de moitié le temps d’inspection des lignes électriques avec Ultralytics YOLO
Découvre comment eSmart Systems utilise Ultralytics YOLO pour accélérer la détection des défauts et transformer les inspections des infrastructures.
Axelera AI réalise des inférences d'IA Edge à 34 FPS avec Ultralytics YOLO
Découvre comment Axelera AI utilise Ultralytics YOLO pour fournir une vision Edge rapide, précise et efficace sur les puces Metis AI.
STMicroelectronics exécute Ultralytics YOLO sur un MCU avec seulement 9,4 mJ par inférence
Découvre comment STMicroelectronics déploie efficacement les modèles Ultralytics YOLO sur des microcontrôleurs basse consommation pour obtenir une inférence précise en temps réel en périphérie.
Specialvideo atteint une précision de 99 % pour l’inspection alimentaire avec Ultralytics YOLO
Découvre comment Specialvideo utilise les modèles Ultralytics YOLO pour alimenter l’inspection alimentaire par IA en temps réel, garantir la qualité, réduire le gaspillage et améliorer l’efficacité.
Vivity AI économise plus de 5 M$ par an dans les opérations industrielles avec Ultralytics YOLO
Découvre comment Vivity AI exploite les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer l’automatisation industrielle, accroître l’efficacité, réduire les temps d’arrêt et garantir la sécurité au travail.
Videologic Analytics déploie 10 k licences de caméras IA avec Ultralytics YOLO
Découvre comment Videologic Analytics intègre les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer la vidéosurveillance, accroître la précision de détection, réduire les fausses alertes et optimiser la surveillance des menaces en temps réel.
Prezent améliore de 34 % la précision de détection des diapositives avec Ultralytics YOLO
Découvre comment Prezent exploite les modèles Ultralytics YOLO pour automatiser la détection des éléments de diapositives, réduire le temps de traitement à moins de 10 secondes tout en préservant la structure et le design.
ALYCE accélère de 20 % l’inférence de l’IA pour la gestion du trafic avec Ultralytics YOLO
Découvre comment ALYCE utilise les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer la précision des données, optimiser la mobilité urbaine et créer des solutions de gestion du trafic pilotées par l’IA pour des villes plus durables et plus intelligentes.
Kiwitron utilise Ultralytics YOLO pour détecter les dangers industriels à 30 m
Découvre comment Kiwitron utilise les modèles Ultralytics YOLO dans sa solution KewiEye pour détecter et traiter les dangers industriels afin d’améliorer la sécurité.
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