Ultralytics YOLO27:
YOLOのライセンス
Coming soon

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。

ブランドグラデーション上に配置されたUltralytics YOLO27のロゴ

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

よりシンプルなモデルラインアップ

4つのモデルで、用途に明確に対応します。エッジデバイスにはnとs、本番環境のGPUワークロードにはm、精度が最重要の用途にはlをお選びください。YOLO27lがすでにフラッグシップの精度を実現しているため、評価用のxモデルはありません。

ハイブリッドアーキテクチャ

全サイズを単一の設計でカバーするのではなく、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。小型モデルは限られたハードウェアでも高速に動作し、大型モデルはさらに高い精度を実現します。

より高い精度

YOLO27lは、COCOで60 mAPを超えた初のUltralyticsモデルです。幅広いサイズで精度が向上し、精度と速度のバランスにも優れています。

7つのタスク

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、回転物体検出に対応します。4つのサイズで28モデルを展開し、すべて同じインターフェースを共有します。

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。

機能Ultralytics YOLOv5Ultralytics YOLOv8Ultralytics YOLO11Ultralytics YOLO26Ultralytics YOLO27
速度
画像処理時間
0.54 ms0.47 ms0.56 ms0.67 ms0.62 ms
精度
mAP50-95
34.3%37.3%39.5%40.9%42.3%
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-
OBB検出-

ウェイトリストに登録する理由

Ultralytics YOLO27は近日公開予定です。一度登録するだけで、いち早く最新情報を受け取れます。

製品アップデート

アーキテクチャの詳細、ベンチマーク、リリースノートを公開に合わせてお届けします。

リリース通知

YOLO27がダウンロード、トレーニング、デプロイ可能になった際にお知らせします。

業界別の活用例

YOLO27が製造、物流、セキュリティ、航空検査でどのように活用できるかをご覧ください。
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セキュリティとコンプライアンス

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。

SOC 2 Type I

AICPAのセキュリティ、可用性、機密性に関するTSCに準拠

ISO 27001:2022

認証済み情報セキュリティマネジメントシステム

暗号化

すべてのストレージと転送において、転送中および保存中のデータを暗号化

GDPRとCCPA

世界各地のデータ保護規制に準拠

Ultralytics YOLO27を選ぶ理由

大規模運用で実証済み

Ultralytics YOLOは、製造、物流、セキュリティ、航空分野のユースケースで、毎日数十億件の推論処理を実行しています。すでに本番環境で稼働しているモデルファミリーを導入できます。

現在の環境にそのままデプロイ

ハードウェアベンダー自身と連携して開発された、20を超えるエクスポート形式と約50のインテグレーションに対応します。トレーニングしたモデルをそのままデプロイできます。

明確な商用ライセンス

AGPL-3.0およびエンタープライズ向けのライセンスで、学術利用、オープンソース利用、商用利用に柔軟に対応します。開発を始める前に、適用される条件をご確認いただけます。

利用者コミュニティとともに開発

1,000人を超える貢献者が、実際の本番環境でこれらのモデルをテストし、問題を報告し、改善しています。

モデルの動作をご覧ください

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

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Videologic AnalyticsがUltralytics YOLOモデルをビデオ監視に統合し、検出精度を向上させ、誤警報を減らし、リアルタイムの脅威監視を最適化する方法をご紹介します。
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Prezent、Ultralytics YOLOでスライド検出精度を34%向上

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PrezentがUltralytics YOLOモデルを活用してスライド要素の検出を自動化し、構造とデザインを保ちながら処理時間を10秒未満に短縮する方法をご紹介します。
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ALYCE、Ultralytics YOLOで交通AIの推論を20%高速化

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ALYCEがUltralytics YOLOモデルを活用してデータ精度を高め、都市モビリティを最適化し、持続可能でスマートな都市のためのAI駆動型交通ソリューションを構築する方法をご紹介します。
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Kiwitron、Ultralytics YOLOで30 m先の産業現場の危険を検出

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KiwitronがKewiEyeソリューションでUltralytics YOLOモデルを活用し、産業現場の危険を検出して対処し、安全性を高める方法をご覧ください。
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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。

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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。