Modelos Ultralytics YOLO
Potencia soluções de visão AI com modelos Ultralytics YOLO, permitindo uma análise rápida e precisa em tempo real de imagens e vídeos através de tarefas eficientes de visão computacional.
Com a confiança das principais organizações do mundo
Experimente a inferência do YOLO26
Arraste e solte uma imagem para ver a detecção de objetos em tempo real
O impacto dos nossos modelos
Otimize processos em todos os setores com nossos modelos de visão AI de ponta. Velocidade, precisão e facilidade de uso impulsionadas pela Ultralytics.
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Contribuintes de código aberto
A evolução dos modelos YOLO
Desde a arquitetura YOLO original até ao Ultralytics YOLO26, a família de modelos continuou a melhorar os fluxos de trabalho de visão computacional em tempo real.
2015
YOLO
Desenvolvido por Joseph Redmon e equipa.
2016
YOLOv2
Criado por Joseph Redmon e Ali Farhadi.
2018
Desenvolvido por Joseph Redmon e Ali Farhadi.
2018
Desenvolvido por Alexey Bochkovskiy e equipa.
O YOLOv5 redefiniu a deteção de objetos com um desempenho rápido, preciso e uma implementação PyTorch intuitiva.
2022
Introduzido pela Meituan e equipa.
2022
Lançado por Chien-Yao Wang e equipa.
O YOLOv8 expandiu o suporte para segmentação de instâncias, classificação, estimativa de pose e outras tarefas principais de visão.
2024
Desenvolvido por Chien-Yao Wang e equipa.
2024
Concebido por Ao Wang para a Universidade de Tsinghua.
O YOLO11 melhorou a exatidão, precisão e velocidade, preservando o fluxo de trabalho familiar da Ultralytics.
O YOLO26 é mais leve, mais pequeno e mais rápido, com a variante nano a proporcionar uma inferência em CPU até 43% mais rápida.
Modelos Ultralytics YOLO em um relance
Compare famílias recentes de modelos Ultralytics YOLO em termos de velocidade, precisão e tarefas de visão suportadas.
| Recursos |  |  |  |  |
|---|---|---|---|---|
| Velocidade Tempo de processamento de imagem | 1,06 ms | 0,99 ms | 1,5 ms | 1,7 ms |
| Precisão mAP50-95 | 34,3% | 37,3% | 39,5% | 40,9% |
| Detecção de objetos | ||||
| Classificação de imagem | ||||
| Segmentação de instâncias | ||||
| Segmentação semântica | - | - | - | |
| Estimativa de pose | - | |||
| Detecção OBB | - |
Porquê escolher o Ultralytics YOLO?
Otimizado para implementação na cloud e na edge
Obtém resultados rápidos e fiáveis para projetos de visão AI em tempo real em dispositivos edge, infraestruturas cloud e sistemas híbridos.
Integração perfeita com segurança integrada
Integra modelos YOLO em plataformas e dispositivos, mantendo os teus dados locais e os fluxos de trabalho protegidos.
Licenciamento e conformidade claros
Escolhe entre opções de licenciamento académico, open-source e empresarial para corresponder às tuas necessidades de implementação.
Apoiado por uma comunidade global
Canais de suporte dedicados, fóruns ativos e atualizações regulares dão às equipas os recursos de que precisam para ter sucesso.
Exatidão e eficiência de ponta
A Ultralytics continua a melhorar o desempenho do modelo através de investigação focada na exatidão, eficiência e implementação simplificada.
Veja nossos modelos em ação
SOHGA reduz o tempo de monitorização de estacionamento em 30% com o Ultralytics YOLO
Descobre como o sistema MEGURU da SOHGA utiliza o Ultralytics YOLO26 para automatizar as patrulhas de parques de estacionamento, reduzir o tempo de patrulha em 30% e melhorar a segurança.
A Scaleout reduz atualizações de modelos de semanas para horas com Ultralytics YOLO
Descobre como a Scaleout utiliza Ultralytics YOLO e aprendizagem federada para ajustar modelos de IA em dispositivos de ponta, mantendo dados sensíveis seguros.
A RapiD Engineering implementa o controlo de qualidade de marisco 1 semana mais depressa com o Ultralytics YOLO
Vê como a RapiD Engineering utiliza o Ultralytics YOLO para automatizar a inspeção de salmão, detetar defeitos em tempo real e poupar uma semana de trabalho de engenharia.
O Project Ocean Oasis avança na conservação de recifes com o Ultralytics YOLO
Descobre como o Project Ocean Oasis utiliza o Ultralytics YOLO, edge AI e sistemas de monitorização autónomos para escalar a conservação de recifes e a inteligência oceânica.
Volley impulsiona mais de 250 treinadores de IA em quadra com Ultralytics YOLO
"O que é realmente bom é que o modelo tem um desempenho muito bom em tempo real no hardware de borda no treinador, e podemos usar o mesmo modelo na nuvem para executar exatamente o mesmo fluxo."
WG Tech Solutions reduz violações de segurança em 28% com Ultralytics YOLO e o Acelerador de IA da Axelera
Saiba como a WG Tech Solutions conseguiu reduzir as violações de segurança na fabricação em 28%, aproveitando o Ultralytics YOLO e o Acelerador de IA da Axelera
Stride oferece análise de marcha equina de 1 minuto com Ultralytics YOLO
Saiba como a Stride aproveita modelos Ultralytics YOLO para estimativa de pose equina, alcançando uma análise completa da marcha em menos de 1 minuto.
Pixelabs alcança 95% de recall com automação impulsionada pelo Ultralytics YOLO
Saiba como a Pixelabs aproveita modelos Ultralytics YOLO para automatizar fluxos de trabalho e alcançar 95% de recall.
SiteAssist melhora a segurança do local processando mais de 770 mil imagens com Ultralytics YOLO
Saiba como a SiteAssist aproveita modelos Ultralytics YOLO para melhorar a segurança em canteiros de obras.
Chef Robotics usa Ultralytics YOLO para reduzir o desperdício de alimentos em 67%
Explore como a Chef Robotics usa modelos Ultralytics YOLO para montagem precisa de alimentos.
Cali Intelligence reduz filas de checkout em 43% com Ultralytics YOLO
Explore como a Cali Intelligence usa modelos Ultralytics YOLO para reduzir filas de checkout no varejo com detecção de objetos.
MarineSitu atinge 96%+ de tempo de atividade no monitoramento subaquático usando Ultralytics YOLO
Descubra como a MarineSitu usa Ultralytics YOLO para transformar a detecção de objetos subaquáticos.
Theia Scientific acelera a análise de microscopia em 43x com Ultralytics YOLO
Descubra como a Theia Scientific usa Ultralytics YOLO para redefinir a análise de dados de microscopia.
eSmart Systems reduz pela metade o tempo de inspeção de linhas de energia com Ultralytics YOLO
Descubra como a eSmart Systems usa Ultralytics YOLO para aumentar a velocidade de detecção de defeitos e transformar inspeções de utilidades.
A Axelera AI oferece 34 FPS de inferência de IA na edge usando o Ultralytics YOLO
Descobre como a Axelera AI usa o Ultralytics YOLO para oferecer visão na edge rápida, precisa e eficiente nos chips Metis AI.
A STMicroelectronics executa o Ultralytics YOLO num MCU com apenas 9,4 mJ por inferência
Descubra como a STMicroelectronics implanta eficientemente modelos Ultralytics YOLO em microcontroladores de baixo consumo para alcançar inferência precisa em tempo real na borda.
Specialvideo alcança 99% de precisão na inspeção de alimentos com Ultralytics YOLO
Descubra como a Specialvideo usa modelos Ultralytics YOLO para potencializar a inspeção de alimentos com IA em tempo real, garantindo qualidade, reduzindo desperdícios e aumentando a eficiência.
Vivity AI economiza mais de US$ 5 milhões por ano em operações industriais com Ultralytics YOLO
Descubra como a Vivity AI aproveita modelos Ultralytics YOLO para aprimorar a automação industrial, melhorando a eficiência, reduzindo o tempo de inatividade e garantindo a segurança no local de trabalho.
Videologic Analytics escala para 10 mil licenças de câmera de IA com Ultralytics YOLO
Descubra como a Videologic Analytics integra modelos Ultralytics YOLO para aprimorar a vigilância por vídeo, melhorando a precisão da detecção, reduzindo alarmes falsos e otimizando o monitoramento de ameaças em tempo real.
Prezent aumenta a precisão da detecção de slides em 34% com Ultralytics YOLO
Descubra como a Prezent aproveita modelos Ultralytics YOLO para automatizar a detecção de elementos de slides, reduzindo o tempo de processamento para menos de 10 segundos enquanto preserva a estrutura e o design.
ALYCE acelera a inferência de IA de tráfego em 20% com Ultralytics YOLO
Descubra como a ALYCE usa modelos Ultralytics YOLO para aumentar a precisão dos dados, otimizar a mobilidade urbana e criar soluções de tráfego baseadas em IA para cidades mais inteligentes e sustentáveis.
Kiwitron usa Ultralytics YOLO para detectar riscos industriais a 30 metros de distância
Explore como a Kiwitron usa modelos Ultralytics YOLO em sua solução KewiEye para detectar e abordar riscos industriais para uma melhor segurança.
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Perguntas frequentes
As diferentes variantes do Ultralytics YOLO26 são YOLO26n, YOLO26s, YOLO26m, YOLO26l e YOLO26x. Elas vêm em diferentes tamanhos para oferecer um equilíbrio entre velocidade e precisão para diversos usos.
O pacote Python da Ultralytics fornece acesso fácil aos modelos Ultralytics YOLO, tornando possível para desenvolvedores treinar, validar e implantar tarefas de visão computacional, como detecção de objetos e segmentação, dentro de projetos Python.
O melhor modelo Ultralytics YOLO para o seu caso de uso depende das suas necessidades. O modelo Ultralytics YOLO26 mais recente oferece as melhorias mais recentes em precisão, velocidade e suporte a multitarefas.
O Ultralytics YOLO inclui a mais recente família de modelos YOLO26, juntamente com famílias de modelos YOLO anteriores para fluxos de trabalho existentes. Os modelos YOLO suportam múltiplas tarefas de visão, incluindo detecção de objetos, segmentação, classificação, estimativa de pose e detecção de objetos orientados para aplicações de IA versáteis.
Começa com a Ultralytics YOLO!
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