Modelli Ultralytics YOLO26
Costruito da zero per dispositivi edge e a basso consumo, Ultralytics YOLO26 stabilisce un nuovo standard per la visione artificiale in tempo reale, offrendo un'inferenza su CPU fino al 43% più veloce con un'architettura più pulita e semplice.
Scelto dai leader del settore
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Principali miglioramenti di Ultralytics YOLO26

Inferenza su CPU fino al 43% più veloce
Prestazioni in tempo reale su dispositivi senza GPU, appositamente progettato per ambienti edge e limitati.

Inferenza end-to-end senza NMS
Le previsioni vengono generate direttamente, senza passaggi di post-elaborazione. Latenza inferiore, distribuzione più semplice.

Nessun DFL, maggiore compatibilità hardware
La rimozione della Distribution Focal Loss (DFL) semplifica le esportazioni e amplia la compatibilità con i dispositivi edge.

MuSGD: Un ottimizzatore più intelligente
Un ibrido tra SGD e Muon ispirato ai progressi nell'addestramento LLM per un addestramento più stabile.
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.
Perché scegliere Ultralytics YOLO26?

Progettato per edge e cloud
Funziona in modo efficiente su CPU, GPU e hardware edge. Esporta in 19 formati e distribuisci ovunque.

Inferenza su CPU fino al 43% più veloce
Visione artificiale in tempo reale su dispositivi con risorse limitate, senza sacrificare l'accuratezza.

Rilevamento open-world con YOLOE-26
Rileva oltre le categorie fisse utilizzando suggerimenti testuali, visivi o inferenza senza suggerimenti.

Integrazione perfetta
YOLO26 segue la stessa interfaccia familiare di YOLOv8 e YOLO11, senza alcuna ripida curva di apprendimento.

Supportato da una comunità globale
Canali di supporto dedicati, forum attivi e aggiornamenti regolari ti aiutano a progredire.

Licenze chiare
Opzioni flessibili per uso accademico, open-source e commerciale sotto AGPL-3.0 ed Enterprise.
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Learn moreDomande frequenti
YOLO26 rimuove DFL per un'esportazione più semplice, elimina NMS per un'inferenza end-to-end più veloce, migliora l'accuratezza su oggetti piccoli con ProgLoss e STAL, introduce l'ottimizzatore MuSGD e offre un'inferenza su CPU fino al 43% più veloce.
La variante nano è ideale per dispositivi edge e con limitazioni di CPU. Le varianti small e medium bilanciano velocità e accuratezza, mentre le varianti large e extra-large mirano alla massima accuratezza.
YOLO26 supporta rilevamento oggetti, segmentazione di istanze, classificazione immagini, stima della posa e rilevamento orientato degli oggetti in un'unica famiglia di modelli.
Sì. YOLO26 segue la stessa interfaccia di YOLOv8 e YOLO11, quindi la migrazione è solitamente semplice come sostituire i pesi del modello YOLO26.
YOLO26 supporta l'esportazione verso TensorRT, ONNX, CoreML, TFLite e OpenVINO. La sua architettura senza NMS riduce la complessità di integrazione e la latenza.
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