Scopri Ultralytics YOLO26: un modello YOLO migliore, più veloce e più piccolo
Scopri l'ultimo modello YOLO di Ultralytics, Ultralytics YOLO26, e le sue funzionalità all'avanguardia, che supportano un equilibrio ottimale tra velocità, accuratezza e possibilità di deployment.
Il 25 settembre, durante il nostro evento ibrido annuale, YOLO Vision 2025 (YV25) a Londra, Glenn Jocher, nostro Fondatore e CEO, ha annunciato ufficialmente l'ultima innovazione della serie di modelli Ultralytics YOLO: Ultralytics YOLO26! Il nostro nuovo modello di computer vision, YOLO26, è in grado di analizzare e interpretare immagini e video con un'architettura semplificata che bilancia velocità, accuratezza e facilità di distribuzione.
Sebbene Ultralytics YOLO26 semplifichi alcuni aspetti della progettazione del modello e aggiunga nuovi miglioramenti, continua anche a offrire le funzionalità familiari che gli utenti si aspettano dai modelli Ultralytics YOLO. Ad esempio, Ultralytics YOLO26 è facile da usare, supporta diverse attività di computer vision e offre opzioni flessibili di integrazione e distribuzione.
Inutile dirlo, questo rende il passaggio a Ultralytics YOLO26 semplice e senza problemi, e non vediamo l'ora che gli utenti possano provarlo di persona quando sarà disponibile pubblicamente alla fine di ottobre.
Fig. 1. Un esempio dell'utilizzo di Ultralytics YOLO26 per rilevare oggetti in un'immagine.
In poche parole, Ultralytics YOLO26 è un modello di AI per la computer vision migliore, più veloce e più compatto. In questo articolo esploreremo le funzionalità principali di Ultralytics YOLO26 e ciò che offre. Iniziamo!
Superare i confini dell'AI per la computer vision con Ultralytics YOLO26#
Prima di approfondire le funzionalità principali di Ultralytics YOLO26 e le applicazioni che rende possibili, facciamo un passo indietro e analizziamo l'ispirazione e le motivazioni alla base dello sviluppo di questo modello.
In Ultralytics abbiamo sempre creduto nel potere dell'innovazione. Fin dall'inizio, la nostra missione è stata duplice. Da un lato, vogliamo rendere l'AI per la computer vision accessibile, così che chiunque possa utilizzarla senza ostacoli. Dall'altro, ci impegniamo altrettanto a mantenerla all'avanguardia, superando i limiti di ciò che i modelli di computer vision possono realizzare.
Un fattore chiave alla base di questa missione è che il settore dell'AI è in continua evoluzione. Ad esempio, l'edge AI, che consiste nell'eseguire i modelli di AI direttamente sui dispositivi invece di affidarsi al cloud, viene adottata rapidamente in diversi settori.
Dalle videocamere intelligenti ai sistemi autonomi, oggi ci si aspetta che i dispositivi edge elaborino le informazioni in tempo reale. Questo cambiamento richiede modelli più leggeri e veloci, in grado di mantenere lo stesso elevato livello di accuratezza.
Ecco perché è costantemente necessario migliorare i nostri modelli Ultralytics YOLO. Come afferma Glenn Jocher, «Una delle sfide più grandi consisteva nel garantire che gli utenti potessero ottenere il massimo da YOLO26 continuando a offrire prestazioni eccellenti».
Panoramica di Ultralytics YOLO26#
YOLO26 è disponibile immediatamente in cinque diverse varianti di modello, offrendoti la flessibilità di sfruttarne le funzionalità in applicazioni di qualsiasi scala. Tutte queste varianti supportano diverse attività di computer vision, proprio come i precedenti modelli Ultralytics YOLO. Ciò significa che, indipendentemente dalle dimensioni scelte, puoi contare su YOLO26 per offrire un'ampia gamma di funzionalità, proprio come Ultralytics YOLO11.
Ecco una panoramica delle attività di computer vision supportate da Ultralytics YOLO26:
- Rilevamento degli oggetti: Ultralytics YOLO26 può identificare e localizzare più oggetti all'interno di un'immagine o di un fotogramma video.
- Segmentazione delle istanze: andando oltre il semplice rilevamento, Ultralytics YOLO26 può generare contorni estremamente precisi, a livello di pixel, attorno a ogni oggetto identificato.
- Classificazione delle immagini: il modello può analizzare un'intera immagine e assegnarla a una categoria o un'etichetta specifica.
- Stima della posa: Ultralytics YOLO26 può rilevare i punti chiave e stimare le pose degli esseri umani e di altri oggetti.
- Riquadri delimitatori orientati (OBB): il modello può rilevare oggetti a qualsiasi angolazione, una funzione particolarmente utile per immagini aeree, riprese con droni e immagini satellitari, in cui elementi come edifici, veicoli o colture potrebbero non essere allineati con il fotogramma.
- Tracciamento degli oggetti: Ultralytics YOLO26 può essere utilizzato per seguire gli oggetti tra i fotogrammi video o nei flussi in tempo reale.
Fig. 2. Rilevamento di oggetti in un'immagine utilizzando Ultralytics YOLO26.
Uno sguardo all'architettura di Ultralytics YOLO26#
Ora che comprendiamo meglio le capacità di Ultralytics YOLO26, esaminiamo alcune delle innovazioni introdotte nella sua architettura.
La progettazione del modello è stata semplificata rimuovendo il modulo della Perdita focale della distribuzione (DFL), che in precedenza rallentava l'inferenza e limitava la regressione dei riquadri delimitatori.
Anche il processo di predizione è stato semplificato con un'opzione di inferenza end-to-end (E2E), che consente al modello di saltare il passaggio tradizionale della soppressione non massima (NMS). Questo miglioramento riduce la complessità e permette al modello di fornire risultati più rapidamente, semplificando la distribuzione nelle applicazioni del mondo reale.
Altri miglioramenti rendono il modello più intelligente e affidabile. Il Bilanciamento progressivo della perdita (ProgLoss) contribuisce a stabilizzare l'addestramento e migliorare l'accuratezza, mentre l'Assegnazione delle etichette consapevole dei piccoli oggetti (STAL) garantisce un rilevamento più efficace degli oggetti di piccole dimensioni. Inoltre, un nuovo ottimizzatore MuSGD migliora la convergenza dell'addestramento e aumenta le prestazioni complessive.
Infatti, la versione più piccola di Ultralytics YOLO26, il modello nano, ora funziona fino al 43% più velocemente su CPU standard, risultando particolarmente adatta per app mobili, videocamere intelligenti e altri dispositivi edge in cui velocità ed efficienza sono fondamentali. Ecco un breve riepilogo delle funzionalità di YOLO26 e di ciò che gli utenti possono aspettarsi:
- Rimozione di DFL: abbiamo rimosso il modulo della Perdita focale della distribuzione dall'architettura del modello. Indipendentemente dalle dimensioni degli oggetti in un'immagine, Ultralytics YOLO26 può posizionare riquadri delimitatori personalizzati funzionando in modo più efficiente.
- Inferenza end-to-end senza NMS: Ultralytics YOLO26 aggiunge una modalità opzionale che non richiede la soppressione non massima (NMS), un passaggio normalmente utilizzato per rimuovere le predizioni duplicate, rendendo la distribuzione più semplice e veloce per l'uso in tempo reale.
- ProgLoss e STAL: questi miglioramenti rendono l'addestramento più stabile e aumentano significativamente l'accuratezza, soprattutto nel rilevamento di oggetti piccoli in scene complesse.
- Ottimizzatore MuSGD: Ultralytics YOLO26 utilizza un nuovo ottimizzatore che combina i punti di forza di due ottimizzatori per l'addestramento (Muon e SGD), aiutando il modello ad apprendere più rapidamente e a raggiungere una maggiore accuratezza.
Fig. 3. Benchmark di Ultralytics YOLO26.
Semplificare la distribuzione con Ultralytics YOLO26#
Che tu stia lavorando su app mobili, videocamere intelligenti o sistemi aziendali, la distribuzione di YOLO26 è semplice e flessibile. Il pacchetto Python di Ultralytics supporta un numero in continua crescita di formati di esportazione, semplificando l'integrazione di YOLO26 nei flussi di lavoro esistenti e rendendolo compatibile con quasi tutte le piattaforme.
Alcune delle opzioni di esportazione includono TensorRT per la massima accelerazione GPU, ONNX per un'ampia compatibilità, CoreML per app iOS native, TFLite per Android e i dispositivi edge e OpenVINO per prestazioni ottimizzate sull'hardware Intel. Questa flessibilità rende semplice portare Ultralytics YOLO26 dallo sviluppo alla produzione senza ostacoli aggiuntivi.
Un'altra parte fondamentale della distribuzione consiste nel garantire che i modelli funzionino in modo efficiente su dispositivi con risorse limitate. È qui che entra in gioco la quantizzazione. Grazie alla sua architettura semplificata, Ultralytics YOLO26 la gestisce in modo eccellente. Supporta la distribuzione INT8 (utilizzando una compressione a 8 bit per ridurre le dimensioni e migliorare la velocità con una perdita minima di accuratezza) e la mezza precisione (FP16) per un'inferenza più veloce sull'hardware supportato.
Soprattutto, Ultralytics YOLO26 offre prestazioni coerenti a questi livelli di quantizzazione, quindi puoi farvi affidamento sia quando viene eseguito su un server potente sia quando funziona su un dispositivo edge compatto.
Dalla robotica alla produzione: casi d'uso di Ultralytics YOLO26#
Ultralytics YOLO26 può essere utilizzato in un'ampia varietà di applicazioni di computer vision, in molti settori e casi d'uso diversi. Dalla robotica alla produzione, può avere un impatto significativo migliorando i flussi di lavoro e consentendo decisioni più rapide e accurate.
Ad esempio, un caso interessante è quello della robotica, in cui Ultralytics YOLO26 può aiutare i robot a interpretare l'ambiente circostante in tempo reale. Questo rende la navigazione più fluida e la gestione degli oggetti più precisa. Consente inoltre una collaborazione più sicura con le persone.
Un altro esempio è la produzione, dove il modello può essere utilizzato per il rilevamento dei difetti. Può identificare automaticamente i difetti sulle linee di produzione in modo più rapido e accurato rispetto all'ispezione manuale.
Fig. 4. Rilevamento di bottiglie in uno stabilimento di produzione utilizzando Ultralytics YOLO26.
In generale, poiché Ultralytics YOLO26 è migliore, più veloce e più leggero, si adatta facilmente a un'ampia gamma di ambienti, dai dispositivi edge leggeri ai grandi sistemi aziendali. Questo lo rende una scelta pratica per i settori che desiderano migliorare efficienza, accuratezza e affidabilità.
Punti chiave#
Ultralytics YOLO26 è un modello di computer vision migliore, più veloce e più leggero, pur rimanendo facile da usare e offrendo prestazioni elevate. Funziona su un'ampia gamma di attività e piattaforme e sarà disponibile per tutti entro la fine di ottobre. Non vediamo l'ora di scoprire come la community lo utilizzerà per creare nuove soluzioni e superare i confini della computer vision.
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