Ultralytics переопределяет современный уровень vision AI с помощью YOLO26

Сегодня мы официально выпускаем Ultralytics YOLO26 — нашу новую модель, задающую новый стандарт производительности state-of-the-art. Впервые представленная нашим основателем и генеральным директором Glenn Jocher на конференции YOLO Vision 2025 (YV25) в Лондоне, она является нашей самой передовой и готовой к развертыванию моделью на сегодняшний день.

Разработанная как легкая, компактная и быстрая, YOLO26 создана для тех условий, где приложения компьютерного зрения в реальном времени действительно работают в реальном мире. Благодаря встроенному сквозному (end-to-end) выводу, YOLO26 упрощает развертывание, снижает сложность системы и обеспечивает надежную работу как на периферийных устройствах, так и в крупномасштабных производственных средах.

Фактически, самая маленькая версия YOLO26, модель nano, работает до 43% быстрее на стандартных CPU, обеспечивая эффективные решения для систем компьютерного зрения в реальном времени на мобильных приложениях, умных камерах и других периферийных устройствах. Созданная на основе концепции Ultralytics сделать передовые возможности компьютерного зрения доступными для каждого, YOLO26 объединяет в себе передовую производительность и простоту, делая её удобной в использовании и развертывании.

Создано для следующей эры компьютерного зрения#

Компьютерное зрение стремительно выходит за рамки облачных вычислений. Реальные сценарии применения всё сильнее требуют инференса в реальном времени, низкой задержки, аппаратной гибкости и предсказуемой производительности на таких устройствах, как дроны, камеры, мобильные системы и встраиваемые платформы.

YOLO26 была создана специально для этого сдвига. Переосмыслив конвейер детектирования объектов с самого нуля, Ultralytics создала архитектуру модели, которая устраняет ненужную сложность, обеспечивая при этом высокую точность и скорость state-of-the-art.

Например, традиционные модели детектирования объектов Ultralytics полагаются на дополнительный этап постобработки под названием Non-Maximum Suppression для фильтрации перекрывающихся предсказаний после инференса. YOLO26 исключает этот дополнительный шаг за счет нативного инференса end-to-end, позволяя модели выдавать финальные результаты детектирования напрямую. Это открывает возможности для более быстрого, предсказуемого и надежного развертывания в реальных условиях.

YOLO26 — это не просто итеративное обновление. Это структурный скачок вперед в том, как создается, развертывается и масштабируется промышленный Vision AI.

Рис. 1. Бенчмаркинг Ultralytics YOLO26

Что позволяет сделать YOLO26#

Одним из ключевых аспектов YOLO26 является то, как она опирается на сильные стороны предыдущих моделей, таких как Ultralytics YOLO11, одновременно расширяя горизонты возможного в компьютерном зрении. „Из коробки“ YOLO26 поддерживает те же основные задачи компьютерного зрения, что и YOLO11, включая детектирование объектов, сегментацию экземпляров и классификацию изображений.

Рис. 2. Пример использования YOLO26 для обнаружения объектов на изображении.

Она также продолжает поддерживать оценку поз (pose estimation), обнаружение объектов с ориентированными ограничивающими рамками (OBB) для аэрофотоснимков и спутниковых изображений, а также отслеживание объектов в видеопотоках. Как и YOLO11, YOLO26 доступна в пяти вариантах модели: Nano (n), Small (s), Medium (m), Large (l) и Extra large (x), предоставляя пользователям варианты, балансирующие скорость, размер и точность.

Ключевые особенности Ultralytics YOLO26#

Ultralytics YOLO26 включает ряд усовершенствований, призванных повысить производительность, надежность и практичность использования в реальных условиях. Вот краткий обзор ключевых функций YOLO26:

• Удаление Distribution Focal Loss: YOLO26 убирает Distribution Focal Loss (DFL), уменьшая сложность модели и обеспечивая более простое и совместимое развертывание на периферийном и маломощном оборудовании.
• Сквозной (end-to-end) вывод без NMS: YOLO26 естественным образом устраняет необходимость в Non-Maximum Suppression (NMS) — этапе, обычно используемом для удаления дублирующихся предсказаний, — что делает развертывание проще и быстрее для использования в реальном времени.
• Progressive Loss Balancing + STAL: Прогрессивная балансировка потерь (ProgLoss) и назначение меток с учетом малых целей (STAL) корректируют процесс обучения модели, обеспечивая более надежное обнаружение мелких и удаленных объектов в сложных сценах.
• Оптимизатор MuSGD: YOLO26 представляет оптимизатор MuSGD, гибрид стохастического градиентного спуска (SGD) и методов, вдохновленных Muon, что повышает стабильность обучения и обеспечивает более быструю и последовательную сходимость.
• До 43% быстрее вывод на CPU: Модель YOLO26 nano обеспечивает до 43% более быстрый вывод на стандартных процессорах, позволяя эффективно использовать компьютерное зрение в реальном времени на мобильных устройствах, умных камерах и других периферийных системах.

За кодом: путь к Ultralytics YOLO26#

Разработка YOLO26 стала коллективным усилием, сформированным исследованиями нашей команды и отзывами, полученными от сообщества, наших партнеров и клиентов. Мы поставили цель упростить архитектуру, повысить эффективность и сделать модель более адаптируемой для реального использования.

Размышляя об этом пути, Гленн Джочер объяснил: «Одной из самых больших проблем было убедиться, что пользователи смогут получить максимум от YOLO26, при этом сохраняя топовую производительность». Его взгляд подчеркивает основной принцип дизайна YOLO26: сохранение простоты использования компьютерного зрения.

Развивая эту мысль, Jing Qiu, наш старший инженер по машинному обучению, добавила: „Создание новой модели Ultralytics YOLO заключалось в том, чтобы двигаться уверенно и без спешки. Я продолжала дорабатывать её, сосредоточившись исключительно на балансе скорости и точности. Когда всё сошлось воедино, это принесло тихое удовлетворение — доказательство того, что внимание к деталям работает“.

Начни разрабатывать с Ultralytics YOLO26#

Ultralytics YOLO26 станет доступна общественности с сегодняшнего дня через платформу Ultralytics Platform с полной поддержкой во всех рабочих процессах обучения, инференса и экспорта. Организации, развертывающие YOLO26 в коммерческих или закрытых средах, могут получить доступ к корпоративным вариантам лицензирования, которые включают поддержку производственного развертывания, долгосрочное обслуживание и масштабируемое внедрение на периферийных устройствах.

Как и наши предыдущие модели, она также полностью поддерживается через пакет Ultralytics Python, что позволяет пользователям начать работу незамедлительно. Пользователи могут обучать, валидировать и развертывать YOLO26 с помощью того же оптимизированного рабочего процесса, который им уже знаком, одновременно используя широкий спектр вариантов экспорта, таких как ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite, OpenVINO и другие.

Давай вместе построим будущее компьютерного зрения#

Ultralytics YOLO26 представляет наш следующий шаг в том, чтобы сделать компьютерный интеллект быстрее, легче и проще в использовании. Но это только начало.

Реальное влияние исходит от того, что сообщество специалистов по компьютерному зрению создает с ее помощью. Мы с нетерпением ждем твоих инноваций и возможности продолжать вместе формировать будущее этой области.

Присоединяйся к нашему сообществу и изучай наш репозиторий GitHub, чтобы погрузиться в ИИ глубже. Открой для себя отраслевые решения вроде ИИ в робототехнике и компьютерного зрения в логистике, ознакомься с нашими вариантами лицензирования и наччи создавать решения с помощью компьютерного зрения уже сегодня.