Modelos Ultralytics YOLO26
Criado do zero para dispositivos de borda e de baixo consumo, o Ultralytics YOLO26 estabelece um novo padrão para IA de visão em tempo real, entregando até 43% mais rapidez em inferência via CPU com uma arquitetura mais limpa e simples.
Confiado por líderes da indústria
Experimente a inferência do YOLO26
Arraste e solte uma imagem para ver a detecção de objetos em tempo real
Principais melhorias do Ultralytics YOLO26

Até 43% mais rapidez em inferência via CPU
Desempenho em tempo real em dispositivos sem GPUs, projetado especificamente para borda e ambientes restritos.

Inferência ponta a ponta sem NMS
As previsões são geradas diretamente, sem etapa de pós-processamento. Menor latência, implantação mais simples.

Sem DFL, compatibilidade de hardware mais ampla
A remoção do Distribution Focal Loss simplifica exportações e amplia a compatibilidade com dispositivos de borda.

MuSGD: Um otimizador mais inteligente
Um híbrido de SGD e Muon, inspirado nos avanços de treinamento de LLM para um treinamento mais estável.
Modelos Ultralytics YOLO em um relance
Compare famílias recentes de modelos Ultralytics YOLO em termos de velocidade, precisão e tarefas de visão suportadas.
Por que escolher o Ultralytics YOLO26?

Construído para borda e nuvem
Funciona de forma eficiente em CPUs, GPUs e hardware de borda. Exporte para 19 formatos e implante em qualquer lugar.

Até 43% mais rapidez em inferência via CPU
IA de visão em tempo real em dispositivos com recursos limitados, sem sacrificar a precisão.

Detecção de mundo aberto com YOLOE-26
Detecte além de categorias fixas usando prompts de texto, prompts visuais ou inferência sem prompt.

Integração perfeita
O YOLO26 segue a mesma interface familiar do YOLOv8 e YOLO11, sem curva de aprendizado íngreme.

Apoiado por uma comunidade global
Canais de suporte dedicados, fóruns ativos e atualizações regulares mantêm você avançando.

Licenciamento claro
Opções flexíveis para uso acadêmico, de código aberto e comercial sob AGPL-3.0 e Enterprise.
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O YOLO26 remove o DFL para exportação mais simples, elimina o NMS para inferência ponta a ponta mais rápida, melhora a precisão de pequenos objetos com ProgLoss e STAL, introduz o otimizador MuSGD e entrega até 43% mais rapidez em inferência via CPU.
A variante nano é ideal para dispositivos de borda e limitados por CPU. As variantes pequena e média equilibram velocidade e precisão, enquanto as variantes grande e extragrande visam precisão máxima.
O YOLO26 suporta detecção de objetos, segmentação de instâncias, classificação de imagem, estimativa de pose e detecção de objetos orientados em uma única família de modelos.
Sim. O YOLO26 segue a mesma interface do YOLOv8 e YOLO11, portanto, a migração costuma ser tão simples quanto substituir os pesos do modelo YOLO26.
O YOLO26 suporta exportação para TensorRT, ONNX, CoreML, TFLite e OpenVINO. Sua arquitetura sem NMS reduz a complexidade de integração e a latência.
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