Ultralytics переопределяет современный уровень vision AI с помощью YOLO26

Сегодня мы официально выпускаем Ultralytics YOLO26, нашу новую модель, которая устанавливает новую планку для самой современной производительности. Впервые представленная нашим основателем и CEO Гленном Джочером на конференции YOLO Vision 2025 (YV25) в Лондоне, она является нашей самой передовой и готовой к внедрению моделью на текущий момент.

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, что позволяет создавать эффективные решения компьютерного зрения в реальном времени для мобильных приложений, умных камер и других периферийных устройств. Основываясь на видении Ultralytics сделать мощные возможности компьютерного зрения доступными для каждого, YOLO26 сочетает в себе производительность высочайшего уровня и простоту, делая её удобной в использовании и развертывании.

Link to this sectionСоздано для следующей эры компьютерного зрения#

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

YOLO26 была создана специально для этого перехода. Переосмыслив конвейер обнаружения объектов с нуля, Ultralytics создала архитектуру модели, которая устраняет ненужную сложность, обеспечивая при этом высочайшую точность и скорость.

Например, традиционные модели обнаружения объектов Ultralytics полагаются на дополнительный этап постобработки, называемый Non-Maximum Suppression, для фильтрации перекрывающихся предсказаний после вывода. YOLO26 устраняет этот дополнительный шаг, обеспечивая «родной» сквозной вывод, что позволяет модели выдавать окончательные результаты обнаружения напрямую. Это открывает путь к более быстрому, предсказуемому и надежному развертыванию 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

Link to this sectionЧто позволяет сделать YOLO26#

Одним из ключевых аспектов YOLO26 является то, как она опирается на сильные стороны более ранних моделей, таких как Ultralytics YOLO11, расширяя при этом возможности компьютерного зрения. «Из коробки» YOLO26 поддерживает те же основные задачи компьютерного зрения, что и YOLO11, включая обнаружение 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.

Link to this sectionКлючевые 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.

Link to this sectionЗа 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, Цзин Цю, наш старший инженер по машинному обучению, добавил: «Создание новой модели Ultralytics YOLO было делом постепенным, без спешки. Я продолжала дорабатывать её, сосредоточившись только на балансе скорости и точности. Когда все сложилось воедино, возникло тихое удовлетворение — доказательство того, что внимание к деталям работает».

Link to this sectionНачни разрабатывать с Ultralytics YOLO26#

Ultralytics YOLO26 будет общедоступна с сегодняшнего дня через платформу Ultralytics с полной поддержкой всех процессов обучения, вывода и экспорта. Организации, развертывающие YOLO26 в коммерческих или закрытых средах, могут получить доступ к вариантам корпоративного лицензирования, которые включают поддержку производственного развертывания, долгосрочное обслуживание и масштабируемые периферийные внедрения.

Как и наши предыдущие модели, она также полностью поддерживается через пакет Ultralytics Python, что позволяет пользователям начать работу прямо сейчас. Ты можешь обучать, проверять и развертывать YOLO26 с помощью того же оптимизированного рабочего процесса, который ты уже знаешь, используя преимущества широкого спектра вариантов экспорта, таких как ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite, OpenVINO и многих других.

Link to this sectionДавай 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 исследуй наш репозиторий на GitHub, чтобы глубже погрузиться в ИИ. Открывай для себя отраслевые решения, такие как ИИ в робототехнике и компьютерное зрение в логистике, ознакомься с нашими вариантами лицензирования и начинай создавать решения в области компьютерного зрения уже сегодня.