Scelto dai leader del settore
Prova l'inferenza con YOLO26
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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.
Sicurezza e conformità
Sicurezza di livello aziendale, certificata
Certificati e sottoposti a verifica indipendente, proteggiamo i tuoi dati durante il trasferimento e quando sono archiviati.
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
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.
Guarda i nostri modelli in azione
RTM riduce del 28% i costi di inferenza con Ultralytics YOLO26
Scopri come RTM usa Ultralytics YOLO26 per monitorare la sicurezza in fabbrica 24 ore su 24, 7 giorni su 7, riducendo del 28% i costi di inferenza con hardware già in uso presso i produttori.
SK Godelius rileva 3.400 difetti sui nastri trasportatori minerari con Ultralytics YOLO
Scopri come SK Godelius usa Ultralytics YOLO per automatizzare il rilevamento di difetti e anomalie, aiutando gli impianti minerari a migliorare la sicurezza e ottimizzare i flussi di lavoro.
Camerite riduce del 25,2% i tempi di sviluppo con Ultralytics YOLO
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OnsiteIQ riduce del 20% i ritardi dei progetti con Ultralytics YOLO11
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TrainVision di mtrail riduce quasi del 100% i tempi di raccolta dei dati ferroviari
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SOHGA riduce del 30% il tempo dedicato al monitoraggio dei parcheggi con Ultralytics YOLO
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Scaleout riduce gli aggiornamenti dei modelli da settimane a ore con Ultralytics YOLO
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RapiD Engineering implementa il controllo qualità dei prodotti ittici con una settimana di anticipo grazie a Ultralytics YOLO
Scopri come RapiD Engineering usa Ultralytics YOLO per automatizzare l'ispezione dei salmoni, rilevare i difetti in tempo reale e risparmiare una settimana di lavoro ingegneristico.
Project Ocean Oasis promuove la conservazione delle barriere coralline con Ultralytics YOLO
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Volley equipaggia oltre 250 trainer IA sui campi con Ultralytics YOLO
«Il bello è che il modello funziona davvero bene in tempo reale sull'hardware edge del trainer, e possiamo usare lo stesso modello nel cloud per eseguire esattamente lo stesso flusso.»
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Stride analizza l'andatura equina in 1 minuto con Ultralytics YOLO
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Pixelabs raggiunge un recall del 95% con l'automazione basata su Ultralytics YOLO
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SiteAssist migliora la sicurezza nei cantieri elaborando oltre 770K immagini con Ultralytics YOLO
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Chef Robotics usa Ultralytics YOLO per ridurre del 67% gli eccessi di porzionatura
Scopri come Chef Robotics usa i modelli Ultralytics YOLO per assemblare gli alimenti con precisione.
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Scopri come MarineSitu trasforma il rilevamento di oggetti sott'acqua con Ultralytics YOLO.
Theia Scientific accelera di 43× l'analisi di microscopia con Ultralytics YOLO
Scopri come Theia Scientific ridefinisce l'analisi dei dati di microscopia con Ultralytics YOLO.
eSmart Systems dimezza i tempi di ispezione delle linee elettriche con Ultralytics YOLO
Scopri come eSmart Systems usa Ultralytics YOLO per aumentare la velocità di rilevamento dei difetti e trasformare le ispezioni degli impianti.
Axelera AI raggiunge 34 FPS nell’inferenza edge AI con Ultralytics YOLO
Scopri come Axelera AI usa Ultralytics YOLO per offrire una visione edge rapida, precisa ed efficiente sui chip AI Metis.
STMicroelectronics esegue Ultralytics YOLO su un MCU a soli 9,4 mJ per inferenza
Scopri come STMicroelectronics distribuisce in modo efficiente i modelli Ultralytics YOLO su microcontrollori a basso consumo per ottenere inferenze accurate in tempo reale all'edge.
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Vivity AI risparmia oltre 5 milioni di dollari all'anno nelle operazioni industriali con Ultralytics YOLO
Scopri come Vivity AI sfrutta i modelli Ultralytics YOLO per migliorare l'automazione industriale, aumentando l'efficienza, riducendo i tempi di inattività e garantendo la sicurezza sul lavoro.
Videologic Analytics estende l'uso di Ultralytics YOLO a 10.000 licenze per telecamere AI
Scopri come Videologic Analytics integra i modelli Ultralytics YOLO per migliorare la videosorveglianza, aumentando la precisione del rilevamento, riducendo i falsi allarmi e ottimizzando il monitoraggio delle minacce in tempo reale.
Prezent aumenta del 34% la precisione del rilevamento delle diapositive con Ultralytics YOLO
Scopri come Prezent sfrutta i modelli Ultralytics YOLO per automatizzare il rilevamento degli elementi delle diapositive, riducendo i tempi di elaborazione a meno di 10 secondi e preservando struttura e design.
ALYCE accelera del 20% l'inferenza AI per il traffico con Ultralytics YOLO
Scopri come ALYCE usa i modelli Ultralytics YOLO per migliorare la precisione dei dati, ottimizzare la mobilità urbana e creare soluzioni per il traffico basate sull'AI per città più sostenibili e intelligenti.
Kiwitron usa Ultralytics YOLO per rilevare pericoli industriali a 30 m di distanza
Scopri come Kiwitron usa i modelli Ultralytics YOLO nella soluzione KewiEye per rilevare i pericoli industriali e intervenire, migliorando la sicurezza.
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Domande frequenti
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.
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.
Rilevamento di oggetti, segmentazione di istanze, segmentazione semantica, classificazione delle immagini, stima della posa e rilevamento di oggetti orientati: tutto in un’unica famiglia di modelli unificata.
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.
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.
Inizia a usare Ultralytics YOLO!
Dall’annotazione alla distribuzione, crea soluzioni di AI per la visione che crescono insieme a te.