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Documentação da API
Implementa o teu modelo para obter um endpoint de inferência dedicado com autenticação por chave de API — depois substitui o URL e a chave abaixo pelos teus valores de implementação. Documentação de implementação
Nota: Este é um código de exemplo. Implementa primeiro o teu modelo para obteres o teu URL de endpoint e chave de API.
import requests
# Replace with your deployment URL and API key
url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"
# Optional inference parameters (conf, iou, imgsz)
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}
with open("image.jpg", "rb") as f:
response = requests.post(
url,
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
data=args,
files={"file": f},
)
print(response.json())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.
| 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 | ||||
| Segmentação de instâncias | - | |||
| Segmentação semântica | - | - | ||
| Estimativa de profundidade | - | - | - | |
| Classificação de imagem | - | |||
| Estimativa de pose | - | |||
| Detecção OBB | - |
Por que escolher o Ultralytics YOLO26?
Construído para borda e nuvem
Executa eficientemente em CPUs, GPUs e hardware de borda. Exporta para 20 formatos e faz o deploy 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.
Veja nossos modelos em ação
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Perguntas frequentes
O YOLO26 suporta exportação para TensorRT, ONNX, CoreML, TFLite e OpenVINO, abrangendo os alvos de implantação de borda mais comuns. A arquitetura livre de NMS significa menos dores de cabeça na integração e menor latência prontamente.
Sim. O YOLO26 segue a mesma interface das versões anteriores do Ultralytics YOLO, portanto a migração é simples. Basta substituir pelos pesos do seu modelo YOLO26.
Detecção de objetos, segmentação de instâncias, segmentação semântica, classificação de imagens, estimativa de pose e detecção de objetos orientados, tudo em uma única família de modelos unificada.
A variante nano (n) é ideal para dispositivos de borda e limitados por CPU. As variantes small (s) e medium (m) oferecem um ótimo equilíbrio entre velocidade e precisão para a maioria das aplicações. As variantes large (l) e extra-large (x) oferecem precisão máxima para cargas de trabalho exigentes.
O YOLO26 remove o DFL para uma exportação mais simples, elimina o NMS para uma inferência de ponta a ponta mais rápida, melhora a precisão em pequenos objetos com ProgLoss + STAL, introduz o otimizador MuSGD para um treinamento mais estável e oferece até 43% mais rapidez na inferência em CPU.
Começa com a Ultralytics YOLO!
Da anotação à implementação, constrói soluções de visão de IA que escalam contigo.