業界をリードする企業から信頼されています
Ultralytics YOLO26の主な改良点
CPU推論が最大43%高速化
NMS不要のエンドツーエンド推論
DFLを排除し、ハードウェア互換性を拡大
MuSGD：よりスマートなオプティマイザー
Ultralytics YOLOモデルの概要
最新のUltralytics YOLOモデルファミリーを、速度、精度、対応するビジョンタスクで比較します。
エンタープライズグレードのセキュリティとコンプライアンス
安心して構築・デプロイできます。ISO 27001認証を取得し、SOC 2の保証報告書を取得済みで、HIPAA準拠をサポートしています。
SOC 2 Type I
ISO 27001:2022
HIPAA
GDPRとCCPA
Ultralytics YOLO26が選ばれる理由
エッジとクラウド向けに構築
CPU推論が最大43%高速化
YOLOE-26によるオープンワールド検出
シームレスな統合
グローバルコミュニティの支援
明確なライセンス
お客様の声
Ultralytics YOLOモデルのおかげで、AIサービスの実装速度を25.2%向上させることができました。導入が簡単で、実環境でも優れた性能を発揮します。運用性能を損なうことなく、速度、精度、拡張性を高められます。
評価したすべてのモデルの中で、YOLOは当社のユースケースにおいて群を抜いて最速でした。
Ultralytics YOLO26はAxeleraのプラットフォーム上でシームレスに動作し、統合作業を最小限に抑えながら、エッジAIの導入を加速します。こうしたハードウェアとソフトウェアの連携こそ、お客様が開発から本番環境へより速く移行する助けになります。
Alexis Crowell, グローバルCMO兼南北アメリカ担当ゼネラルマネージャー
Ultralytics Pythonパッケージを通じてUltralytics YOLOモデルをトレーニングし、デプロイする機能は非常に堅牢です。高速な推論と組み合わせることで、画像を迅速に処理し、建設現場にリアルタイムのフィードバックを提供できます。
食品製造ラインで食材をピックアンドプレースする、コンピュータビジョン搭載ロボットを開発しています。ロボットによる操作にはセンチメートル未満の精度が求められますが、Ultralytics YOLOモデルはそのレベルの精度を実現するのに優れています。
当社のSTM32マイクロコントローラー上でのUltralytics YOLOモデルの性能は、エッジでのコンピュータビジョンに新たな可能性をもたらします。効率的な統合と複数のモデルバリエーションへの対応により、開発者は拡張性と応答性に優れた組み込みビジョンソリューションの構築に必要なものを得られます。
Ultralytics Pythonパッケージを使えば、モデルを非常に簡単かつ迅速にトレーニングできます。さらに、異なるモデルやYOLOの新しいバージョン間で標準化されているため、長年にわたって高い安定性が保たれています。
モデルの動作をご覧ください
よくある質問
YOLO26はTensorRT、ONNX、CoreML、TFLite、OpenVINOへのエクスポートに対応しており、一般的なエッジ導入先を幅広くカバーしています。NMSフリーアーキテクチャにより、統合時の問題が減り、導入時から低レイテンシを実現できます。
はい。YOLO26は以前のUltralytics YOLOリリースと同じインターフェースを採用しているため、簡単に移行できます。YOLO26のモデルの重みに差し替えるだけです。
物体検出、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、深度推定、画像分類、姿勢推定、方向付き物体検出を、単一の統合モデルファミリーで実現します。
ナノ（n）バリアントは、エッジデバイスやCPUのリソースが限られたデバイスに最適です。スモール（s）とミディアム（m）バリアントは、多くの用途で速度と精度の優れたバランスを提供します。ラージ（l）とエクストララージ（x）バリアントは、負荷の高いワークロードで最大限の精度を発揮します。
YOLO26は、エクスポートを簡素化するためにDFLを削除し、エンドツーエンド推論を高速化するためにNMSを排除しています。ProgLoss + STALで小物体の精度を向上させ、より安定したトレーニングを実現するMuSGDオプティマイザーを導入し、CPU推論を最大43%高速化します。
Ultralytics YOLOを始めましょう！
アノテーションからデプロイまで、ニーズに合わせてスケールするビジョンAIソリューションを構築できます。