ULTRALYTICS YOLO

Modelos Ultralytics

Concebido de raiz para dispositivos de ponta e de baixo consumo energético, Ultralytics estabelece um novo padrão para a IA de visão em tempo real, proporcionando CPU até 43% mais rápida com uma arquitetura mais limpa e simples.

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O que distingue o Ultralytics ?

Concebido para oferecer rapidez e simplicidade, o YOLO26 é um modelo nativo de ponta a ponta que gera previsões diretamente. Sem necessidade de pós-processamento, sem complexidade desnecessária. Apenas uma inferência mais rápida e leve, pronta a ser implementada.

Mais de 130,7 mil

Estrelas no GitHub

Mais de 263,7 milhões

Transferências

Mais de 2,8 mil milhões

Utilizações Ultralytics YOLO / dia

Mais de 1 000

Colaboradores de código aberto

Principais melhorias do Ultralytics

Otimizado para implantação em edge e nuvem

CPU até 43% mais rápida

Desempenho em tempo real em dispositivos sem GPU, concebidos especificamente para a periferia e ambientes com recursos limitados.

Integração perfeita com segurança integrada

Inferência de ponta a ponta NMS

Previsões geradas diretamente, sem etapas de pós-processamento. Menor latência, implementação mais simples.

Sem DFL, maior compatibilidade de hardware

A eliminação da perda de foco de distribuição (DFL) simplifica as exportações e alarga a compatibilidade com dispositivos periféricos.

MuSGD: Um otimizador mais inteligente

Um híbrido de SGD Muon inspirado nos avanços no treino de LLM, que proporciona um treino mais estável e uma convergência mais rápida.

Visão geral dos modelos Ultralytics YOLO

Velocidade

1,06 ms

0,99 ms

1,5 ms

1,7 ms

Precisão (Accuracy)

34.3%

37.3%

39.5%

40.9%

Tarefas suportadas

Ultralytics
YOLOv5

Ultralytics
YOLOv8

Ultralytics
YOLO11

Ultralytics
YOLO26

Ultralytics
YOLOv5

Ultralytics
YOLOv8

Ultralytics
YOLO11

Ultralytics
YOLO26

Ultralytics
YOLOv5

Ultralytics
YOLOv8

Ultralytics
YOLO11

Ultralytics
YOLO26

Ultralytics
YOLOv5

Ultralytics
YOLOv8

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YOLO11

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YOLO26

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YOLOv5

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YOLOv8

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YOLO11

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YOLO26

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YOLO11

Ultralytics
YOLO26

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Por que escolher Ultralytics ?

Concebido para a periferia e a nuvem

Funciona de forma eficiente em CPUs, GPUs e hardware de ponta. Exporta para mais de 17 formatos e implementa em qualquer lugar.

CPU até 43% mais rápida

IA de visão em tempo real em dispositivos com recursos limitados, sem comprometer a precisão.

Detecção em mundo aberto com o YOLOE-26

Detete elementos para além das categorias fixas utilizando sugestões de texto, sugestões visuais ou inferência sem sugestões em 4 585 classes.

Integração perfeita

O YOLO26 apresenta a mesma interface familiar do YOLOv8 do YOLO11, sem uma curva de aprendizagem acentuada.

Apoiado por uma comunidade global

Canais de apoio dedicados, fóruns ativos e atualizações regulares ajudam-no a seguir em frente.

Licenciamento claro

Opções flexíveis para utilização académica, de código aberto e comercial ao abrigo das licenças AGPL-3.0 Enterprise.

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Perguntas mais frequentes

Quais são as principais melhorias do Ultralytics em comparação com YOLO11?

O YOLO26 remove o DFL para facilitar a exportação, elimina NMS acelerar a inferência de ponta a ponta, melhora a precisão na deteção de objetos pequenos com o ProgLoss + STAL, introduz o otimizador MuSGD para um treino mais estável e proporciona CPU até 43% mais rápida.

Que tamanho do modelo Ultralytics devo usar?

A variante nano (n) é ideal para dispositivos de borda e CPU. As variantes pequena (s) e média (m) oferecem um excelente equilíbrio entre velocidade e precisão para a maioria das aplicações. As variantes grande (l) e extragrande (x) proporcionam a máxima precisão para cargas de trabalho exigentes.

Que tarefas é que Ultralytics suporta?

Detecção de objetos, segmentação de instâncias, classificação de imagens, estimativa de pose e detecção de objetos orientados, tudo numa única família de modelos unificada.

Ultralytics é compatível com YOLO meu YOLO atual?

Sim. O YOLO26 segue a mesma interface do YOLOv8 do YOLO11, pelo que a migração é muito simples. Basta substituir os pesos do seu modelo YOLO26.

Como posso implementar Ultralytics em dispositivos periféricos?

O YOLO26 suporta a exportação para TensorRT, ONNX, CoreML, TFLite e OpenVINO, abrangendo os destinos de implementação em dispositivos periféricos mais comuns. A arquitetura NMS significa menos complicações de integração e menor latência desde o início.

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Como posso implementar Ultralytics em dispositivos periféricos?

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