Ultralytics YOLO27モデル
より高速、高精度、シンプルなYOLOモデルです。YOLO27lはmAP 60を超えた初のUltralyticsモデルで、あらゆるサイズのモデルが性能を向上させています。従来と同じく、1行のコード変更で切り替えられます。
業界をリードする企業から信頼されています
Ultralytics YOLO27の新機能
エンタープライズ水準のセキュリティ認証取得済み
独立機関による認証と監査を受けており、転送中も保存中もデータを保護します。
Ultralytics YOLO27を選ぶ理由
モデルの動作をご覧ください

RTM、Ultralytics YOLO26で推論コストを28%削減

SK Godelius、Ultralytics YOLOで鉱山の搬送コンベヤー上の欠陥を3,400件検出

Camerite、Ultralytics YOLOで開発期間を25.2%短縮

OnsiteIQ、Ultralytics YOLO11でプロジェクトの遅延を20%削減

mtrailのTrainVision、鉄道データ収集時間をほぼ100%短縮

Glacier Robotics、米国のリサイクル施設全体でPETの漏出を70%削減

SOHGA、Ultralytics YOLOで駐車場の監視時間を30%短縮

Scaleout、Ultralytics YOLOでモデル更新を数週間から数時間に短縮

RapiD Engineering、Ultralytics YOLOで水産物の品質管理を1週間早く導入

Project Ocean Oasis、Ultralytics YOLOでサンゴ礁保全を推進

Volley、Ultralytics YOLOでコート上のAIトレーナー250台以上を稼働

WG Tech Solutions、Ultralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorで安全違反を28%削減

Stride、Ultralytics YOLOで馬の歩様分析を1分で実現

Pixelabs、Ultralytics YOLOを活用した自動化で再現率95%を達成

SiteAssist、Ultralytics YOLOで77万枚以上の画像を処理し、現場の安全性を向上

Chef Robotics、Ultralytics YOLOで食品の過剰提供を67%削減

Cali Intelligence、Ultralytics YOLOでレジ待ち列を43%短縮

MarineSitu、Ultralytics YOLOを活用した水中モニタリングで96%以上の稼働率を達成

Theia Scientific、Ultralytics YOLOで顕微鏡分析を43倍に高速化

eSmart Systems、Ultralytics YOLOで送電線の点検時間を半減

Axelera AIがUltralytics YOLOを使用し、エッジAI推論で34 FPSを実現

STMicroelectronicsが、推論あたりわずか9.4 mJでMCU上にUltralytics YOLOを実装

Specialvideo、Ultralytics YOLOで食品検査精度99%を達成

Vivity AI、Ultralytics YOLOで産業オペレーションの年間コストを500万ドル以上削減

Videologic Analytics、Ultralytics YOLOでAIカメラライセンスを1万件に拡大

Prezent、Ultralytics YOLOでスライド検出精度を34%向上

ALYCE、Ultralytics YOLOで交通AIの推論を20%高速化

Kiwitron、Ultralytics YOLOで30 m先の産業現場の危険を検出

RTM、Ultralytics YOLO26で推論コストを28%削減

SK Godelius、Ultralytics YOLOで鉱山の搬送コンベヤー上の欠陥を3,400件検出

Camerite、Ultralytics YOLOで開発期間を25.2%短縮

OnsiteIQ、Ultralytics YOLO11でプロジェクトの遅延を20%削減

mtrailのTrainVision、鉄道データ収集時間をほぼ100%短縮

Glacier Robotics、米国のリサイクル施設全体でPETの漏出を70%削減

SOHGA、Ultralytics YOLOで駐車場の監視時間を30%短縮

Scaleout、Ultralytics YOLOでモデル更新を数週間から数時間に短縮

RapiD Engineering、Ultralytics YOLOで水産物の品質管理を1週間早く導入

Project Ocean Oasis、Ultralytics YOLOでサンゴ礁保全を推進

Volley、Ultralytics YOLOでコート上のAIトレーナー250台以上を稼働

WG Tech Solutions、Ultralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorで安全違反を28%削減

Stride、Ultralytics YOLOで馬の歩様分析を1分で実現

Pixelabs、Ultralytics YOLOを活用した自動化で再現率95%を達成

SiteAssist、Ultralytics YOLOで77万枚以上の画像を処理し、現場の安全性を向上

Chef Robotics、Ultralytics YOLOで食品の過剰提供を67%削減

Cali Intelligence、Ultralytics YOLOでレジ待ち列を43%短縮

MarineSitu、Ultralytics YOLOを活用した水中モニタリングで96%以上の稼働率を達成

Theia Scientific、Ultralytics YOLOで顕微鏡分析を43倍に高速化

eSmart Systems、Ultralytics YOLOで送電線の点検時間を半減

Axelera AIがUltralytics YOLOを使用し、エッジAI推論で34 FPSを実現

STMicroelectronicsが、推論あたりわずか9.4 mJでMCU上にUltralytics YOLOを実装

Specialvideo、Ultralytics YOLOで食品検査精度99%を達成

Vivity AI、Ultralytics YOLOで産業オペレーションの年間コストを500万ドル以上削減

Videologic Analytics、Ultralytics YOLOでAIカメラライセンスを1万件に拡大

Prezent、Ultralytics YOLOでスライド検出精度を34%向上

ALYCE、Ultralytics YOLOで交通AIの推論を20%高速化

Kiwitron、Ultralytics YOLOで30 m先の産業現場の危険を検出

RTM、Ultralytics YOLO26で推論コストを28%削減

SK Godelius、Ultralytics YOLOで鉱山の搬送コンベヤー上の欠陥を3,400件検出

Camerite、Ultralytics YOLOで開発期間を25.2%短縮

OnsiteIQ、Ultralytics YOLO11でプロジェクトの遅延を20%削減

mtrailのTrainVision、鉄道データ収集時間をほぼ100%短縮

Glacier Robotics、米国のリサイクル施設全体でPETの漏出を70%削減

SOHGA、Ultralytics YOLOで駐車場の監視時間を30%短縮

Scaleout、Ultralytics YOLOでモデル更新を数週間から数時間に短縮

RapiD Engineering、Ultralytics YOLOで水産物の品質管理を1週間早く導入

Project Ocean Oasis、Ultralytics YOLOでサンゴ礁保全を推進

Volley、Ultralytics YOLOでコート上のAIトレーナー250台以上を稼働

WG Tech Solutions、Ultralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorで安全違反を28%削減

Stride、Ultralytics YOLOで馬の歩様分析を1分で実現

Pixelabs、Ultralytics YOLOを活用した自動化で再現率95%を達成

SiteAssist、Ultralytics YOLOで77万枚以上の画像を処理し、現場の安全性を向上

Chef Robotics、Ultralytics YOLOで食品の過剰提供を67%削減

Cali Intelligence、Ultralytics YOLOでレジ待ち列を43%短縮

MarineSitu、Ultralytics YOLOを活用した水中モニタリングで96%以上の稼働率を達成

Theia Scientific、Ultralytics YOLOで顕微鏡分析を43倍に高速化

eSmart Systems、Ultralytics YOLOで送電線の点検時間を半減

Axelera AIがUltralytics YOLOを使用し、エッジAI推論で34 FPSを実現

STMicroelectronicsが、推論あたりわずか9.4 mJでMCU上にUltralytics YOLOを実装

Specialvideo、Ultralytics YOLOで食品検査精度99%を達成

Vivity AI、Ultralytics YOLOで産業オペレーションの年間コストを500万ドル以上削減

Videologic Analytics、Ultralytics YOLOでAIカメラライセンスを1万件に拡大

Prezent、Ultralytics YOLOでスライド検出精度を34%向上

ALYCE、Ultralytics YOLOで交通AIの推論を20%高速化

Kiwitron、Ultralytics YOLOで30 m先の産業現場の危険を検出
よくある質問
Ultralytics YOLOモデルは、学術研究、研究、およびオープンソースでの利用にはAGPL-3.0のもとで提供され、AGPL-3.0の条件に準拠できない商用利用にはUltralytics Enterprise Licenseのもとで提供されます。YOLO27固有のライセンスは、ローンチ時に確定する予定です。商用導入を計画している場合は、ライセンスの選択肢をご覧ください。
7つのタスクに対応します。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、方向付き物体検出です。各タスクは4種類すべてのモデルサイズで提供する予定で、いずれも従来のUltralytics YOLOモデルと同じPythonおよびCLIインターフェースを共有します。
現時点では対応していません。モデルの重み、設定、パッケージのサポートはまだリリースされていないため、現在のプロジェクトでは、Ultralytics Pythonパッケージで完全にサポートされているYOLO26を引き続きご利用ください。YOLO27は同じインターフェースを使用するため、YOLO26で構築した作業は引き継ぐことができます。ウェイトリストに登録すると、YOLO27の提供開始時にお知らせします。
Ultralytics YOLO27では、すべてのモデルサイズに単一の設計を適用するのではなく、各モデルサイズに最適なアーキテクチャを採用しています。小型のnモデルとsモデルは、限られたハードウェアで高速に動作する、シンプルなCNN設計を維持しています。一方、大型のmモデルとlモデルは、精度向上のためにクエリベースのNMSフリー設計を採用しています。評価対象となるxモデルがなく、モデル構成もよりシンプルです。アーキテクチャの詳細と予備ベンチマークについては、YOLO27のドキュメントをご覧ください。
ページ上部から、仕事用メールアドレスを使ってウェイティングリストに登録してください。アーキテクチャの詳細やベンチマークの公開に合わせて製品の最新情報をお届けするほか、モデルのダウンロード、トレーニング、デプロイが可能になった際に通知します。
Ultralytics YOLO27は、YOLO26に続く次世代のUltralytics YOLOモデルです。n、s、m、lの4つのサイズがあり、単一の共通インターフェースを通じて7つのビジョンタスクに対応します。モデルは研究開発の最終段階にあり、まだダウンロードやトレーニングには利用できません。
Ultralytics YOLO27のウェイトリストに登録
YOLO27の準備が整った際に、製品アップデートとリリース通知をお届けします。










