Para onde a Ultralytics está indo
Dos modelos que levaram a IA de visão em tempo real a milhões de pessoas aos lançamentos que estão no horizonte. Veja o que já lançamos e o que vem a seguir.
O lançamento que levou a detecção de objetos em tempo real a milhões de pessoas — nativo do PyTorch, rápido e extremamente fácil de treinar.
Um framework para detecção, segmentação, classificação, estimativa de pose e caixas delimitadoras orientadas.
Uma arquitetura refinada que oferece maior precisão com menos parâmetros, apresentada no Ultralytics YOLO Vision 2024.
Nosso modelo recomendado atualmente — mais rápido, mais preciso e pronto para produção em todas as tarefas de visão.
A plataforma completa para anotar dados, treinar modelos YOLO e implantá-los em 42 regiões globais — tudo em um só lugar.
Nossos primeiros modelos de segmentação semântica — rótulos de classe densos por pixel para compreensão completa da cena.
Uma biblioteca de inferência YOLO de alto desempenho e CLI escrita em Rust, que executa modelos no ONNX Runtime por meio de uma API projetada para corresponder ao pacote Python da Ultralytics.
Execute modelos YOLO diretamente no navegador, sem servidor nem Python. Ele roda em WebGPU com fallback automático para CPU e wasm, por meio de uma pequena API TypeScript alimentada pelo crate Rust compilado para WebAssembly.
O artigo de pesquisa por trás do YOLO26 — que detalha seu design ponta a ponta sem NMS, o novo otimizador MuSGD e um equilíbrio entre precisão e latência de última geração nas cinco escalas de modelo.
Rastreamento de múltiplos objetos mais rápido e preciso — identidades mais estáveis durante oclusões e em cenas lotadas, para vídeos do mundo real.
- Re-ID — a reidentificação mantém as identidades dos objetos consistentes entre câmeras e após oclusões
A destilação de conhecimento integrada comprime grandes modelos professores em modelos alunos menores e mais rápidos, ajudando a preservar a precisão para uma implantação eficiente na borda e em tempo real.
Os modelos de profundidade YOLO26 preveem mapas densos de distância por pixel a partir de uma única câmera RGB, adicionando percepção espacial 3D sem sensores de profundidade especializados ou lidar.
O Ask AI ajuda você a treinar, comparar e aprimorar modelos por meio de uma conversa, desde uma execução de referência até o próximo experimento.
Um criador visual de fluxos de trabalho que conecta modelos YOLO, condições e modelos de visão e linguagem a ações como coleta de conjuntos de dados e alertas no Slack.
Acompanhe solicitações aos endpoints, latência, erros e logs, além de estatísticas de previsões ao vivo e exemplos temporários em endpoints dedicados.
A próxima geração de destaque do YOLO, apresentada ao vivo na Ultralytics YOLO Vision 2026, expande a família para incluir visão e linguagem. Inscreva-se na lista de espera.
O YOLOE-27 é a próxima geração de detecção e segmentação em tempo real com vocabulário aberto, criada para reconhecer qualquer coisa por inferência baseada em texto, visual ou sem prompts.
Criados para casos de uso no varejo, em armazéns, na segurança e em aplicações aéreas/drones; disponíveis exclusivamente para clientes Enterprise.
Exporte modelos YOLO para o novo formato .aimodel da Apple para o runtime Core AI após o lançamento geral do iOS 27 e do macOS 27, mantendo o Core ML para maior compatibilidade com dispositivos.
Execute a Platform na sua própria infraestrutura, mantendo os dados e o treinamento totalmente sob seu controle.
Novos recursos serão adicionados à família YOLO ao longo de 2027:
- YOLO-OCR — reconhecimento de texto rápido e preciso
- YOLO-Face — reconhecimento e análise facial
- YOLO-Stereo3D — detecção 3D estéreo com pares de câmeras binoculares para robótica, uma alternativa ao lidar nativa de câmeras
Desenvolva com o YOLO mais recente
Comece a treinar e implantar com o YOLO26 hoje — e prepare-se para tudo o que vem a seguir.