Ultralytics YOLO26モデル

Ultralytics YOLO26の主な改善点

なぜUltralytics YOLO26を選ぶのか？

• Ultralytics YOLO26をエッジデバイスに展開するにはどうすればよいですか？

  YOLO26はTensorRT、ONNX、CoreML、TFLite、OpenVINOへのエクスポートに対応しており、最も一般的なエッジ展開ターゲットをカバーしています。NMS（Non-Maximum Suppression）不要のアーキテクチャにより、統合の手間が軽減され、導入時から低いレイテンシを実現します。

• Ultralytics YOLO26は既存のYOLOワークフローと互換性がありますか？

  はい。YOLO26はこれまでのUltralytics YOLOリリースと同じインターフェースを踏襲しているため、移行は簡単です。YOLO26のモデルウェイトに置き換えるだけです。

• Ultralytics YOLO26はどのようなタスクに対応していますか？

  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、画像分類、姿勢推定、回転矩形物体検出など、すべてを単一の統合モデルファミリーで実現します。

• どのUltralytics YOLO26モデルサイズを使用すべきですか？

  nano (n) バリアントは、エッジデバイスやCPU性能に制限のあるデバイスに最適です。small (s) および medium (m) バリアントは、ほとんどのアプリケーションにおいて速度と精度の強力なバランスを提供します。large (l) および extra-large (x) バリアントは、負荷の高いワークロードに対して最大限の精度を提供します。

• Ultralytics YOLO26のYOLO11と比較した主な改善点は何ですか？

  YOLO26はエクスポートを簡素化するためにDFLを削除し、エンドツーエンドの推論を高速化するためにNMSを排除しました。また、ProgLoss + STALによって小物体検出精度を向上させ、より安定したトレーニングを実現するMuSGDオプティマイザを導入し、CPU推論速度を最大43%高速化しました。