Ultralytics YOLO27: ウェイトリストに登録する
YOLOのライセンス
Ultralytics Inference

どこで開発してもYOLO推論を利用できます

Rustを活用した1つの推論パッケージで、ネイティブアプリケーションとブラウザーの両方でビジョンAIを実行できます。Pythonサーバーは不要です。

1つのエンジンで、より多くの場所で実行できます。

ネイティブアプリケーションとWebで、同じYOLOタスクを使って開発できます。

ネイティブRust

画像、動画、ライブストリームを使って、CPUまたは対応アクセラレーターでONNXモデルを実行できます。

ブラウザーで実行

利用可能な場合はWebGPUを使用し、自動的にCPUへフォールバックします。推論サーバーは不要です。

7つのビジョンタスク

物体検出、セグメンテーション、分類、深度推定、姿勢推定、または回転バウンディングボックスに対応します。
ライブで試す

ブラウザーでYOLO26を確認

タスクとモデルを選択してください。画像とウェブカメラのデータはデバイス上にとどまり、モデルは初回使用時にダウンロードされます。

速度を重視した設計

データの近くで高速に推論

Rustパイプラインが前処理と結果の処理を担い、最適化されたランタイムがデバイス上でモデルを実行します。

9.3 ms
WebGPUでのYOLO26n物体検出
24.2 ms
CPUでのYOLO26n物体検出

Apple M4、Chrome 153、@ultralytics/yolo 0.0.48、LiteRT.js 2.5.3を使用し、FP32 640×640のYOLO26n物体検出で測定した、ウォームアップ後のモデル推論時間の平均です。デモの初回実行やその他のデバイスでは、時間が長くなる場合があります。 ベンチマークの詳細を確認.

パッケージを選択

Rustで始めるか、YOLOをWebアプリケーションに導入できます。

Rust

ONNX Runtime、CLI、アクセラレーター対応を備えたネイティブYOLO推論です。
cargo add ultralytics-inference
crates.ioで見る

Web(npm)

RustとWebAssemblyを活用した、JavaScriptおよびTypeScriptでのYOLO推論です。
npm install @ultralytics/yolo @litertjs/core
npmで見る
始める

Ultralytics Inferenceで開発

ドキュメントを確認し、サンプルを実行して、次のプロジェクトにYOLOを導入しましょう。