Modelli Ultralytics YOLO
Potenzia le soluzioni di visione artificiale con i modelli Ultralytics YOLO, consentendo un'analisi rapida e accurata in tempo reale di immagini e video attraverso efficienti attività di computer vision.
Scelto dalle organizzazioni leader a livello mondiale
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L'impatto dei nostri modelli
Ottimizza i processi in ogni settore con i nostri modelli di vision AI all'avanguardia. Velocità, precisione e facilità d'uso potenziate da Ultralytics.
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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 computer vision in tempo reale.
2015
YOLO
Sviluppato da Joseph Redmon e dal suo team.
2016
YOLOv2
Creato da Joseph Redmon e Ali Farhadi.
2018
Sviluppato da Joseph Redmon e Ali Farhadi.
2018
Sviluppato da Alexey Bochkovskiy e dal suo team.
YOLOv5 ha ridefinito il rilevamento di oggetti con prestazioni veloci, accurate e un'implementazione PyTorch facile da usare.
2022
Introdotto da Meituan e dal suo team.
2022
Rilasciato da Chien-Yao Wang e dal suo team.
YOLOv8 ha esteso il supporto all'instance segmentation, alla classificazione, alla stima della posa e ad altre attività di visione principali.
2024
Sviluppato da Chien-Yao Wang e dal suo team.
2024
Progettato da Ao Wang per la Tsinghua University.
YOLO11 ha migliorato accuratezza, precisione e velocità, mantenendo il familiare flusso di lavoro Ultralytics.
YOLO26 è più leggero, più piccolo e più veloce, con la variante nano che offre un'inferenza su CPU fino al 43% più rapida.
Modelli Ultralytics YOLO a colpo d'occhio
Confronta le recenti famiglie di modelli Ultralytics YOLO in termini di velocità, accuratezza e attività di visione supportate.
| Funzionalità |  |  |  |  |
|---|---|---|---|---|
| Velocità Tempo di elaborazione dell'immagine | 1,06 ms | 0,99 ms | 1,5 ms | 1,7 ms |
| Accuratezza mAP50-95 | 34,3% | 37,3% | 39,5% | 40,9% |
| Object detection | ||||
| Classificazione immagini | ||||
| Instance segmentation | ||||
| Segmentazione semantica | - | - | - | |
| Pose estimation | - | |||
| Rilevamento OBB | - |
Perché scegliere Ultralytics YOLO?
Ottimizzato per il deployment su edge e cloud
Ottieni risultati rapidi e affidabili per i progetti di visione artificiale in tempo reale su dispositivi edge, infrastrutture cloud e sistemi ibridi.
Integrazione fluida con sicurezza integrata
Integra i modelli YOLO su piattaforme e dispositivi mantenendo i dati locali e i flussi di lavoro protetti.
Licenze chiare e conformità
Scegli tra percorsi di licenza accademici, open-source ed enterprise per soddisfare le tue esigenze di deployment.
Supportato da una comunità globale
Canali di supporto dedicati, forum attivi e aggiornamenti regolari offrono ai team le risorse necessarie per avere successo.
Accuratezza ed efficienza allo stato dell'arte
Ultralytics continua a migliorare le prestazioni dei modelli attraverso la ricerca focalizzata su accuratezza, efficienza e deployment semplificato.
Guarda i nostri modelli in azione
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Prezent aumenta l'accuratezza del rilevamento delle slide del 34% con Ultralytics YOLO
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Domande frequenti
Le diverse varianti di Ultralytics YOLO26 sono YOLO26n, YOLO26s, YOLO26m, YOLO26l e YOLO26x. Sono disponibili in diverse dimensioni per offrire un equilibrio tra velocità e precisione per vari utilizzi.
Il pacchetto Python di Ultralytics fornisce un facile accesso ai modelli Ultralytics YOLO, consentendo agli sviluppatori di addestrare, convalidare e distribuire attività di computer vision come object detection e segmentazione all'interno di progetti Python.
Il miglior modello Ultralytics YOLO per il tuo caso d'uso dipende dalle tue esigenze. L'ultimo modello Ultralytics YOLO26 offre i più recenti miglioramenti in termini di precisione, velocità e supporto multi-task.
Ultralytics YOLO include l'ultima famiglia di modelli YOLO26, insieme a precedenti famiglie di modelli YOLO per i flussi di lavoro esistenti. I modelli YOLO supportano molteplici attività di visione, tra cui object detection, segmentazione, classificazione, pose estimation e oriented object detection per applicazioni IA versatili.
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Dall'annotazione alla distribuzione, costruisci soluzioni di vision AI che scalano con te.