Come posso distribuire Ultralytics YOLO26 su dispositivi edge?

YOLO26 supporta l’esportazione in TensorRT, ONNX, CoreML, TFLite e OpenVINO, coprendo i target di distribuzione edge più comuni. L’architettura senza NMS riduce le complicazioni d’integrazione e offre una latenza inferiore fin da subito.

Ultralytics YOLO26 è compatibile con il mio flusso di lavoro YOLO attuale?

Sì. YOLO26 segue la stessa interfaccia delle versioni precedenti di Ultralytics YOLO, quindi la migrazione è semplice. Ti basta sostituire i pesi del modello con quelli di YOLO26.

Quali attività supporta Ultralytics YOLO26?

Rilevamento degli oggetti, segmentazione delle istanze, segmentazione semantica, stima della profondità, classificazione delle immagini, stima della posa e rilevamento di oggetti orientati: tutto in un’unica famiglia di modelli unificata.

Quale dimensione del modello Ultralytics YOLO26 dovrei usare?

La variante nano (n) è ideale per dispositivi edge e con risorse CPU limitate. Le varianti small (s) e medium (m) offrono un buon equilibrio tra velocità e accuratezza per la maggior parte delle applicazioni. Le varianti large (l) ed extra-large (x) garantiscono la massima accuratezza per i carichi di lavoro più impegnativi.

Quali sono i principali miglioramenti di Ultralytics YOLO26 rispetto a YOLO11?

YOLO26 rimuove DFL per semplificare l’esportazione, elimina NMS per un’inferenza end-to-end più rapida, migliora l’accuratezza sugli oggetti piccoli con ProgLoss + STAL, introduce l’ottimizzatore MuSGD per un addestramento più stabile e offre un’inferenza CPU fino al 43% più veloce.

Ultralytics YOLO

★★★★★5/5

Modelli Ultralytics YOLO26

Progettato da zero per dispositivi edge e a basso consumo, Ultralytics YOLO26 definisce un nuovo standard per l'AI per la visione in tempo reale, offrendo un'inferenza CPU fino al 43% più rapida con un'architettura più lineare e semplice.

Inizia

Richiedi una licenza Ultralytics Enterprise

Scelto dai leader del settore

Prova l'inferenza di YOLO26

Trascina un'immagine qui per vedere il rilevamento di oggetti in tempo reale

Input

Carica un'immagine o seleziona un esempio per provare YOLO26n. Documentazione di Predict

Demo dal vivo

Trascina un'immagine qui

oppure fai clic per sfogliare

Supporta JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP e altri formati (max 10 MB)

Oppure prova un esempio

Confidenza

0.25

IoU

0.70

Dimensioni dell'immagine

640

I risultati della previsione verranno visualizzati qui.

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 sulla distribuzione

import requests

# 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())

Prova tutte le attività nel browser

Principali miglioramenti di Ultralytics YOLO26

Inferenza CPU fino al 43% più rapida
Prestazioni in tempo reale sui dispositivi senza GPU, progettato appositamente per ambienti edge e con risorse limitate.

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

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

MuSGD: un ottimizzatore più intelligente
Un approccio ibrido tra SGD e Muon, ispirato ai progressi nell'addestramento degli LLM per ottenere un training più stabile.

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	0.54 ms	0.47 ms	0.56 ms	0.67 ms	0.62 ms
Accuratezza mAP_50-95	34.3%	37.3%	39.5%	40.9%	42.3%
Rilevamento degli oggetti
Segmentazione delle istanze	-
Segmentazione semantica	-		-
Stima della profondità	-	-	-
Classificazione delle immagini	-
Stima della posa	-
Rilevamento OBB	-

Licenza YOLO

Sicurezza e conformità

Sicurezza e conformità di livello enterprise

Sviluppa e distribuisci in tutta sicurezza. Certificazione ISO 27001, attestazione SOC 2 e supporto alla conformità HIPAA.

Licenza YOLO Scopri la sicurezza

SOC 2 Type I

Conformità attestata ai criteri TSC di sicurezza, disponibilità e riservatezza dell'AICPA

ISO 27001:2022

Sistema di gestione della sicurezza delle informazioni certificato

HIPAA

Autovalutazione della Security Rule; BAA per i clienti Enterprise idonei

GDPR e CCPA

In linea con le normative globali sulla protezione dei dati

Perché scegliere Ultralytics YOLO26?

Progettato per edge e cloud
Funziona in modo efficiente su CPU, GPU e hardware edge. Esporta in 22 formati e distribuisci ovunque.

Inferenza CPU fino al 43% più rapida
AI per la visione in tempo reale su dispositivi con risorse limitate, senza rinunciare all'accuratezza.

Rilevamento open-world con YOLOE-26
Rileva oggetti al di fuori delle categorie predefinite usando prompt testuali, prompt visivi o inferenza senza prompt.

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

Il supporto di una community globale
Canali di supporto dedicati, forum attivi e aggiornamenti regolari ti aiutano a progredire.

Licenze trasparenti
Opzioni flessibili per uso accademico, open source e commerciale con AGPL-3.0 e licenza Enterprise.

Cosa dicono i nostri clienti

I modelli Ultralytics YOLO ci hanno aiutato ad aumentare del 25,2% la velocità di implementazione del nostro servizio di AI. Sono facili da distribuire e offrono prestazioni eccellenti nel mondo reale, garantendo maggiore velocità, accuratezza e scalabilità senza compromettere le prestazioni operative.

Tra tutti i modelli che abbiamo valutato, YOLO era di gran lunga il più veloce per i nostri casi d'uso.

Ultralytics YOLO26 funziona senza problemi sulla piattaforma di Axelera e consente una distribuzione più rapida dell'AI edge con un impegno minimo per l'integrazione. È proprio questo tipo di collaborazione tra hardware e software che aiuta i clienti a passare più rapidamente dallo sviluppo alla produzione.

Alexis Crowell, Direttore marketing globale e direttore generale per le Americhe

La possibilità di addestrare e distribuire i modelli Ultralytics YOLO tramite il pacchetto Python di Ultralytics è davvero solida. Insieme all'inferenza rapida, ci consente di elaborare immagini velocemente e fornire riscontri in tempo reale nei cantieri.

Realizziamo robot dotati di computer vision per prelevare e posizionare ingredienti sulle linee di produzione alimentare. La manipolazione robotica richiede una precisione inferiore al centimetro e i modelli Ultralytics YOLO sono eccellenti nel garantire questo livello di accuratezza.

Le prestazioni dei modelli Ultralytics YOLO sui nostri microcontrollori STM32 aprono nuovi orizzonti alla computer vision all'edge. Grazie all'integrazione semplificata e al supporto di più varianti di modello, gli sviluppatori hanno tutto ciò che serve per creare soluzioni di visione embedded scalabili e reattive.

Il pacchetto Python di Ultralytics ci permette di addestrare modelli in modo semplice e rapido. Inoltre, la standardizzazione tra diversi modelli e nuove versioni di YOLO garantisce un elevato livello di stabilità nel corso degli anni.

Modelli Ultralytics YOLO26

Prova l'inferenza di YOLO26

Principali miglioramenti di Ultralytics YOLO26

Inferenza CPU fino al 43% più rapida

Inferenza end-to-end senza NMS

Niente DFL, maggiore compatibilità hardware

MuSGD: un ottimizzatore più intelligente

I modelli Ultralytics YOLO in sintesi

Sicurezza e conformità di livello enterprise

SOC 2 Type I

ISO 27001:2022

HIPAA

GDPR e CCPA

Perché scegliere Ultralytics YOLO26?

Progettato per edge e cloud

Inferenza CPU fino al 43% più rapida

Rilevamento open-world con YOLOE-26

Integrazione perfetta

Il supporto di una community globale

Licenze trasparenti

Cosa dicono i nostri clienti

Guarda i nostri modelli in azione

RTM riduce del 28% i costi di inferenza con Ultralytics YOLO26

SK Godelius rileva 3.400 difetti sui nastri trasportatori minerari con Ultralytics YOLO

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 quasi del 100% i tempi di raccolta dei dati ferroviari

Glacier Robotics riduce del 70% le perdite di PET negli impianti di riciclaggio degli Stati Uniti

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

Scaleout riduce gli aggiornamenti dei modelli da settimane a ore 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 equipaggia oltre 250 trainer IA sui campi con Ultralytics YOLO

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

Stride analizza l'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 nei cantieri elaborando oltre 770K immagini con Ultralytics YOLO

Chef Robotics usa Ultralytics YOLO per ridurre del 67% gli eccessi di porzionatura

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 di 43× l'analisi di microscopia con Ultralytics YOLO

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

Axelera AI raggiunge 34 FPS nell’inferenza edge AI con Ultralytics YOLO

STMicroelectronics esegue Ultralytics YOLO su un MCU a soli 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 estende l'uso di Ultralytics YOLO a 10.000 licenze per telecamere AI

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

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

Kiwitron usa Ultralytics YOLO per rilevare pericoli industriali a 30 m di distanza

Domande frequenti

Come posso distribuire Ultralytics YOLO26 su dispositivi edge?

Ultralytics YOLO26 è compatibile con il mio flusso di lavoro YOLO attuale?

Quali attività supporta Ultralytics YOLO26?

Quale dimensione del modello Ultralytics YOLO26 dovrei usare?

Quali sono i principali miglioramenti di Ultralytics YOLO26 rispetto a YOLO11?

Inizia a usare Ultralytics YOLO!