Quali sono le diverse varianti di Ultralytics YOLO26?

Le diverse varianti di Ultralytics YOLO26 sono YOLO26n, YOLO26s, YOLO26m, YOLO26l e YOLO26x. Sono disponibili in dimensioni diverse per offrire un equilibrio tra velocità e accuratezza per vari utilizzi.

Che cos'è Ultralytics in Python?

Il pacchetto Python di Ultralytics offre un accesso semplice ai modelli Ultralytics YOLO, consentendo agli sviluppatori di addestrare, convalidare e distribuire attività di computer vision come il rilevamento degli oggetti e la segmentazione all'interno di progetti Python.

Quale modello YOLO è il migliore?

Il modello Ultralytics YOLO migliore per il tuo caso d'uso dipende dalle tue esigenze. L'ultimo modello Ultralytics YOLO26 offre i miglioramenti più recenti in termini di accuratezza, velocità e supporto multi-task.

Quali sono i diversi modelli Ultralytics YOLO?

Ultralytics YOLO include la più recente famiglia di modelli YOLO26, oltre alle precedenti famiglie di modelli YOLO per i flussi di lavoro esistenti. I modelli YOLO supportano molteplici attività di visione, tra cui rilevamento degli oggetti, segmentazione, classificazione, stima della posa e rilevamento di oggetti orientati, per applicazioni di AI versatili.

Ultralytics YOLO

Modelli Ultralytics YOLO

Potenzia le soluzioni di IA per la visione con i modelli Ultralytics YOLO, consentendo un'analisi in tempo reale rapida e accurata di immagini e video attraverso attività efficienti di visione artificiale.

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Scelto dalle organizzazioni leader nel mondo

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Supporta JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP e altro (massimo 10 MB)

Oppure prova un esempio

Confidenza

0.25

IoU

0.70

Dimensioni dell'immagine

640

Documentazione dell'API

Distribuisci il tuo modello per ottenere un endpoint di inferenza dedicato con autenticazione tramite chiave API, quindi sostituisci l'URL segnaposto e la chiave qui sotto con i valori della tua distribuzione. Documentazione della distribuzione

Nota: Questo è codice di esempio. Distribuisci prima il tuo modello per ottenere l'URL del tuo endpoint e la chiave 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'impatto dei nostri modelli

Semplifica i processi in diversi settori con i nostri modelli di vision AI all'avanguardia. Velocità, precisione e facilità d'uso grazie a Ultralytics.

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Utilizzi di Ultralytics YOLO / giorno

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Contributori open source

L'evoluzione dei modelli YOLO

Dall'architettura YOLO originale a Ultralytics YOLO26, la famiglia di modelli ha continuato a migliorare i flussi di lavoro di visione artificiale in tempo reale.

2015

YOLO

Sviluppato da Joseph Redmon e dal suo team.

2016

YOLOv2

Creato da Joseph Redmon e Ali Farhadi.

2018

YOLOv3

Sviluppato da Joseph Redmon e Ali Farhadi.

2018

YOLOv4

Sviluppato da Alexey Bochkovskiy e dal suo team.

2020

Ultralytics YOLOv5

YOLOv5 ha ridefinito il rilevamento degli oggetti con prestazioni rapide e accurate e un'implementazione PyTorch intuitiva.

2022

YOLOv6

Presentato da Meituan e dal suo team.

2022

YOLOv7

Rilasciato da Chien-Yao Wang e dal suo team.

2023

Ultralytics YOLOv8

YOLOv8 ha ampliato il supporto alla segmentazione delle istanze, alla classificazione, alla stima della posa e ad altre attività fondamentali di visione artificiale.

2024

YOLOv9

Sviluppato da Chien-Yao Wang e dal suo team.

2024

YOLOv10

Progettato da Ao Wang per l'Università Tsinghua.

2024

Ultralytics YOLO11

YOLO11 ha migliorato accuratezza, precisione e velocità, preservando al contempo il familiare flusso di lavoro Ultralytics.

2026

Ultralytics YOLO26

YOLO26 è più leggero, compatto e veloce, con la variante nano che offre un'inferenza su CPU fino al 43% più rapida.

I modelli Ultralytics YOLO in sintesi

Confronta le famiglie più recenti di modelli Ultralytics YOLO in termini di velocità, accuratezza e attività di visione supportate.

Funzionalità
Velocità Tempo di elaborazione delle immagini	1,06 ms	0,99 ms	1,5 ms	1,7 ms
Accuratezza mAP50-95	34,3%	37,3%	39,5%	40,9%
Rilevamento degli oggetti
Segmentazione delle istanze	-
Segmentazione semantica	-		-
Stima della profondità	-	-	-
Classificazione delle immagini	-
Stima della posa	-
Rilevamento OBB	-

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Sicurezza e conformità

Sicurezza di livello enterprise, certificata

Certificati e sottoposti ad audit indipendenti, così i tuoi dati rimangono protetti durante il transito e quando sono inattivi.

Richiedi la licenza Visualizza i dettagli sulla sicurezza

SOC 2 Type I

Conformità attestata rispetto ai TSC AICPA in materia di sicurezza, disponibilità e riservatezza

ISO 27001:2022

Sistema di gestione della sicurezza delle informazioni certificato

Crittografia

Dati crittografati durante il transito e quando sono inattivi, in tutti i sistemi di archiviazione e trasporto

GDPR e CCPA

Conforme alle normative globali sulla protezione dei dati

Perché scegliere Ultralytics YOLO?

Ottimizzato per il deployment su edge e cloud
Ottieni risultati rapidi e affidabili per i progetti di IA per la visione in tempo reale su dispositivi edge, infrastrutture cloud e sistemi ibridi.

Integrazione fluida con sicurezza integrata
Integra i modelli YOLO su piattaforme e dispositivi diversi, mantenendo i dati locali e proteggendo i flussi di lavoro.

Licenze e conformità chiare
Scegli tra percorsi di licenza accademici, open source ed enterprise per soddisfare le tue esigenze di deployment.

Supportato da una community globale
Canali di supporto dedicati, forum attivi e aggiornamenti regolari forniscono ai team le risorse necessarie per avere successo.

Accuratezza ed efficienza all'avanguardia
Ultralytics continua a migliorare le prestazioni dei modelli attraverso ricerche incentrate su accuratezza, efficienza e deployment semplificato.

Scopri i nostri modelli in azione

Camerite riduce del 25,2% i tempi di sviluppo con Ultralytics YOLO

Scopri come Camerite utilizza Ultralytics YOLO per automatizzare il monitoraggio video, riducendo i tempi di sviluppo e aiutando le città a passare a una sicurezza proattiva.

Modelli Ultralytics YOLO

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L'evoluzione dei modelli YOLO

I modelli Ultralytics YOLO in sintesi

Sicurezza di livello enterprise, certificata

SOC 2 Type I

ISO 27001:2022

Crittografia

GDPR e CCPA

Perché scegliere Ultralytics YOLO?

Ottimizzato per il deployment su edge e cloud

Integrazione fluida con sicurezza integrata

Licenze e conformità chiare

Supportato da una community globale

Accuratezza ed efficienza all'avanguardia

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Camerite riduce del 25,2% i tempi di sviluppo con Ultralytics YOLO

OnsiteIQ riduce del 20% i ritardi dei progetti con Ultralytics YOLO11

TrainVision di mtrail riduce di quasi il 100% i tempi di raccolta dei dati ferroviari

Glacier Robotics ha ridotto del 70% la dispersione di PET negli impianti di riciclaggio statunitensi

SOHGA riduce del 30% il tempo di monitoraggio dei parcheggi con Ultralytics YOLO

Scaleout riduce da settimane a ore gli aggiornamenti dei modelli con Ultralytics YOLO

RapiD Engineering implementa il controllo qualità dei prodotti ittici con una settimana di anticipo grazie a Ultralytics YOLO

Project Ocean Oasis promuove la conservazione delle barriere coralline con Ultralytics YOLO

Volley potenzia oltre 250 trainer AI sui campi con Ultralytics YOLO

WG Tech Solutions riduce del 28% le violazioni della sicurezza con Ultralytics YOLO e l'AI Accelerator di Axelera

Stride offre un'analisi dell'andatura equina in 1 minuto con Ultralytics YOLO

Pixelabs raggiunge un recall del 95% con l'automazione basata su Ultralytics YOLO

SiteAssist migliora la sicurezza dei cantieri elaborando oltre 770.000 immagini con Ultralytics YOLO

Chef Robotics riduce lo spreco alimentare del 67% con Ultralytics YOLO

Cali Intelligence riduce del 43% le code alle casse con Ultralytics YOLO

MarineSitu raggiunge una disponibilità superiore al 96% nel monitoraggio subacqueo con Ultralytics YOLO

Theia Scientific accelera del 43× l'analisi di microscopia con Ultralytics YOLO

eSmart Systems dimezza i tempi di ispezione delle linee elettriche con Ultralytics YOLO

Axelera AI offre inferenze AI edge a 34 FPS utilizzando Ultralytics YOLO

STMicroelectronics esegue Ultralytics YOLO su un MCU consumando appena 9,4 mJ per inferenza

Specialvideo raggiunge una precisione del 99% nell'ispezione alimentare con Ultralytics YOLO

Vivity AI risparmia oltre 5 milioni di dollari all'anno nelle operazioni industriali con Ultralytics YOLO

Videologic Analytics raggiunge 10.000 licenze per telecamere AI con Ultralytics YOLO

Prezent aumenta del 34% la precisione del rilevamento delle diapositive con Ultralytics YOLO

ALYCE accelera del 20% l'inferenza AI sul traffico con Ultralytics YOLO

Kiwitron utilizza Ultralytics YOLO per rilevare i rischi industriali a 30 m di distanza

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