Ultralytics современные технологии искусственного интеллекта в области обработки изображений с помощью YOLO26

Сегодня мы официально запускаем Ultralytics , нашу новую модель, которая устанавливает новый стандарт передовой производительности. Впервые представленная нашим основателем и генеральным директором Гленном Джочером на конференции YOLO 2025 (YV25) в Лондоне, она является нашей самой передовой и готовой к внедрению моделью на сегодняшний день.

YOLO26, разработанный с учетом требований к легкости, компактности и скорости, предназначен для использования в реальных условиях, где в реальном времени работают приложения искусственного интеллекта для обработки изображений. Благодаря встроенной в модель функции сквозного вывода YOLO26 упрощает развертывание, снижает сложность системы и обеспечивает надежную работу на периферийных устройствах и в крупномасштабных производственных средах.

Фактически, самая маленькая версия YOLO26, модель nano, работает на стандартных процессорах на 43 % быстрее, что позволяет эффективно использовать решения искусственного интеллекта в области машинного зрения в реальном времени в мобильных приложениях, интеллектуальных камерах и других периферийных устройствах. Основанная на видении Ultralytics, заключающемся в том, чтобы сделать мощные возможности искусственного интеллекта в области машинного зрения доступными для всех, YOLO26 сочетает в себе передовую производительность и простоту, что делает ее легкой в использовании и развертывании.

Создан для новой эры компьютерного зрения

Компьютерное зрение быстро выходит за пределы облачных технологий. Реальные приложения все чаще требуют вывода в реальном времени, низкой задержки, гибкости оборудования и предсказуемой производительности на таких устройствах, как дроны, камеры, мобильные системы и встроенные платформы.

YOLO26 был создан специально для этого перехода. Переосмыслив процесс обнаружения объектов с нуля, Ultralytics архитектуру модели, которая устраняет ненужную сложность, обеспечивая при этом высочайшую точность и скорость. 

Например, традиционные модели обнаружения Ultralytics используют дополнительный этап постобработки, называемый «немаксимальным подавлением», для фильтрации перекрывающихся прогнозов после вывода. YOLO26 устраняет этот дополнительный этап, обеспечивая нативный сквозной вывод, что позволяет модели напрямую генерировать окончательные результаты обнаружения. Это открывает возможности для более быстрого, предсказуемого и надежного внедрения в реальных условиях.

YOLO26 — это не просто очередное обновление. Это структурный скачок вперед в области обучения, внедрения и масштабирования искусственного интеллекта Vision AI производственного уровня.

Что делает возможным YOLO26

Одним из ключевых аспектов YOLO26 является то, как он использует преимущества более ранних моделей, таких как Ultralytics YOLO11 , одновременно расширяя возможности компьютерного зрения. YOLO26 из коробки поддерживает те же основные задачи компьютерного зрения, что и YOLO11, включая обнаружение объектов, сегментацию экземпляров и классификацию изображений.

Он также продолжает поддерживать оценку позы, ориентированное обнаружение объектов с помощью ограничивающих рамок для аэро- и спутниковых снимков, а также отслеживание объектов в видеопотоках. Как и YOLO11, YOLO26 доступен в пяти вариантах модели: Nano (n), Small (s), Medium (m), Large (l) и Extra large (x), что дает пользователям возможность выбрать оптимальный баланс между скоростью, размером и точностью.

Основные особенности Ultralytics

Ultralytics включает в себя ряд усовершенствований, направленных на повышение производительности, надежности и удобства использования в реальных условиях. Вот краткий обзор основных функций YOLO26:

• Устранение распределенного фокального убытка: YOLO26 устраняет распределенный фокальный убыток (DFL), снижая сложность модели и обеспечивая более простое и совместимое развертывание на периферийном и маломощном оборудовании.
• Сквозное выведение NMS: YOLO26 изначально устраняет необходимость в использовании Non-Maximum Suppression (NMS) — шага, который обычно используется для удаления дублирующихся прогнозов, что упрощает и ускоряет развертывание для использования в режиме реального времени.
• Прогрессивное уравнивание потерь + STAL: прогрессивное уравнивание потерь (ProgLoss) и присвоение меток с учетом небольших целей (STAL) регулируют процесс обучения модели во время тренировки, что позволяет более надежно обнаруживать небольшие и удаленные объекты в сложных сценах.
• Оптимизатор MuSGD: YOLO26 представляет оптимизатор MuSGD, гибрид методов стохастического градиентного спуска (SGD) и методов, вдохновленных мюонами, который повышает стабильность обучения и обеспечивает более быструю и стабильную конвергенцию.
• Ускорение CPU до 43%: модель YOLO26 nano обеспечивает ускорение вычислений на стандартных процессорах до 43%, что позволяет эффективно использовать искусственный интеллект в режиме реального времени на мобильных устройствах, интеллектуальных камерах и других периферийных системах.

За кодом: путь к Ultralytics

Разработка YOLO26 была коллективной работой, основанной на исследованиях нашей команды и отзывах, полученных от сообщества, наших партнеров и клиентов. Мы поставили перед собой цель упростить архитектуру, повысить эффективность и сделать модель более адаптируемой для использования в реальных условиях. 

Размышляя об этом пути, Гленн Джочер пояснил: «Одной из самых больших сложностей было обеспечить пользователям возможность максимально эффективно использовать YOLO26, сохраняя при этом высочайшую производительность». Его точка зрения подчеркивает основной принцип проектирования YOLO26: обеспечить простоту использования искусственного интеллекта в области зрения.

Развивая эту идею, Цзин Цю, наш старший инженер по машинному обучению, добавил: «Создание новойYOLO Ultralytics YOLO заключалось в том, чтобы оставаться устойчивым, не торопиться. Я продолжал совершенствовать ее, сосредоточившись только на балансе скорости и точности. Когда все сложилось, я испытал тихое удовлетворение — доказательство того, что приверженность деталям работает».

Начните создавать с Ultralytics

Ultralytics будет доступен для общественности с сегодняшнего дня через Ultralytics с полной поддержкой процессов обучения, вывода и экспорта. Организации, внедряющие YOLO26 в коммерческих или закрытых средах, могут воспользоваться вариантами корпоративного лицензирования, которые включают поддержку производственного внедрения, долгосрочное обслуживание и масштабируемое развертывание на периферии. 

Как и наши предыдущие модели, она также полностью поддерживается Python Ultralytics Python , что позволяет пользователям сразу приступить к работе. Пользователи могут обучать, проверять и развертывать YOLO26 с помощью того же оптимизированного рабочего процесса, который они уже знают, одновременно пользуясь рядом опций экспорта, таких как ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite, OpenVINO и другими.

Давайте вместе создадим будущее искусственного интеллекта в области зрения

Ultralytics представляет собой наш следующий шаг в направлении создания более быстрой, легкой и простой в использовании системы искусственного интеллекта для распознавания изображений. Но это только начало.

Реальное влияние зависит от того, что создает с его помощью сообщество специалистов по искусственному интеллекту в области компьютерного зрения. Мы с нетерпением ждем ваших инноваций и продолжения совместной работы над формированием будущего компьютерного зрения.

Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучите наш репозиторий GitHub, чтобы глубже погрузиться в мир искусственного интеллекта. Откройте для себя отраслевые решения, такие как ИИ в робототехнике и компьютерное зрение в логистике, ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните создавать решения с помощью компьютерного зрения уже сегодня.