Модели Ultralytics YOLO26
Созданная с нуля для периферийных и маломощных устройств, Ultralytics YOLO26 задает новый стандарт для систем компьютерного зрения в реальном времени, обеспечивая до 43% более быстрый вывод на CPU благодаря более простой и чистой архитектуре.
Доверяют лидеры индустрии
Попробуй YOLO26 Inference
Перетащи изображение, чтобы увидеть обнаружение объектов в режиме реального времени
Входное изображение
Загрузи изображение или выбери пример для тестирования yolo26n. Документация Predict
Перетащи изображение сюда
или нажми, чтобы выбрать
Поддерживаются JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP и другие (макс. 10 МБ)
Доверие
0.25
IoU
0.70
Размер изображения
640
Документация API
Разверни свою модель, чтобы получить выделенный эндпоинт для инференса с аутентификацией по API-ключу, а затем замени плейсхолдер URL и ключ ниже на свои значения развертывания. Документация по развертыванию
Примечание: Это пример кода. Сначала разверни свою модель, чтобы получить URL эндпоинта и API-ключ.
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())Ключевые улучшения Ultralytics YOLO26
До 43% более быстрый вывод на CPU
Производительность в реальном времени на устройствах без GPU, специально разработанная для периферийных и ограниченных сред.
Вывод «end-to-end» без NMS
Прогнозы формируются напрямую, без этапа постобработки. Меньше задержек, проще развертывание.
Без DFL, более широкая аппаратная совместимость
Удаление Distribution Focal Loss (DFL) упрощает экспорт и расширяет совместимость с периферийными устройствами.
MuSGD: более умный оптимизатор
Гибрид SGD и Muon, вдохновленный достижениями в обучении LLM для более стабильного обучения.
Модели Ultralytics YOLO вкратце
Сравнивай последние семейства моделей Ultralytics YOLO по скорости, точности и поддерживаемым задачам компьютерного зрения.
| Функции |  |  |  |  |
|---|---|---|---|---|
| Скорость Время обработки изображения | 1.06 мс | 0.99 мс | 1.5 мс | 1.7 мс |
| Точность mAP50-95 | 34.3% | 37.3% | 39.5% | 40.9% |
| Детекция объектов | ||||
| Сегментация экземпляров | - | |||
| Семантическая сегментация | - | - | ||
| Оценка глубины | - | - | - | |
| Классификация изображений | - | |||
| Оценка позы (pose estimation) | - | |||
| Обнаружение OBB | - |
Почему стоит выбрать Ultralytics YOLO26?
Создано для периферии и облака
Работает эффективно на CPU, GPU и периферийном оборудовании. Экспортируй в 20 форматов и развертывай где угодно.
До 43% более быстрый вывод на CPU
ИИ для компьютерного зрения в реальном времени на устройствах с ограниченными ресурсами без потери точности.
Обнаружение в открытом мире с помощью YOLOE-26
Обнаруживай объекты за пределами фиксированных категорий, используя текстовые подсказки, визуальные подсказки или вывод без подсказок.
Бесшовная интеграция
YOLO26 использует тот же привычный интерфейс, что и YOLOv8 и YOLO11, без крутой кривой обучения.
При поддержке глобального сообщества
Выделенные каналы поддержки, активные форумы и регулярные обновления помогут тебе двигаться вперед.
Понятное лицензирование
Гибкие варианты для академических, open-source и коммерческих целей в рамках лицензий AGPL-3.0 и Enterprise.
Посмотри на наши модели в действии
Glacier Robotics сократила утечку ПЭТ на 70% на предприятиях по переработке отходов в США
Посмотри, как Glacier Robotics использует Ultralytics YOLO11, чтобы сократить утечку ПЭТ на 70%, повысить точность сортировки вторсырья и автоматизировать процесс отходов.
SOHGA сокращает время мониторинга парковок на 30% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как система MEGURU от SOHGA использует Ultralytics YOLO26 для автоматизации патрулирования парковок, сокращения времени патрулирования на 30% и повышения уровня безопасности.
Scaleout сокращает время обновления моделей с недель до часов с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Scaleout использует Ultralytics YOLO и федеративное обучение для дообучения моделей ИИ на периферийных устройствах, сохраняя конфиденциальность чувствительных данных.
RapiD Engineering развертывает систему контроля качества морепродуктов на 1 неделю быстрее с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как RapiD Engineering использует Ultralytics YOLO для автоматизации инспекции лосося, обнаружения дефектов в режиме реального времени и экономии недели инженерных работ.
Project Ocean Oasis развивает охрану рифов с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Project Ocean Oasis использует Ultralytics YOLO, edge AI и системы автономного мониторинга для масштабирования охраны рифов и анализа океанических данных.
Volley поддерживает более 250 ИИ-тренеров на кортах с помощью Ultralytics YOLO
"Что действительно здорово, так это то, что модель отлично работает в реальном времени на периферийном оборудовании, и мы можем использовать ту же самую модель в облаке, чтобы запускать точно такой же рабочий процесс."
WG Tech Solutions сокращает количество нарушений техники безопасности на 28% с помощью Ultralytics YOLO и ИИ-ускорителя Axelera
Узнай, как WG Tech Solutions удалось сократить количество нарушений техники безопасности на производстве на 28% с помощью Ultralytics YOLO и ИИ-ускорителя Axelera
Stride обеспечивает анализ лошадиной походки за 1 минуту с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Stride использует модели Ultralytics YOLO для оценки позы лошади, выполняя полный анализ походки менее чем за 1 минуту.
Pixelabs достигает 95% recall с помощью автоматизации на базе Ultralytics YOLO
Узнай, как Pixelabs использует модели Ultralytics YOLO для автоматизации рабочих процессов и достижения показателя recall 95%.
SiteAssist повышает безопасность объектов, обрабатывая более 770 тысяч изображений с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как SiteAssist использует модели Ultralytics YOLO для повышения безопасности на строительных площадках.
Chef Robotics использует Ultralytics YOLO для сокращения пищевых отходов на 67%
Узнай, как Chef Robotics использует модели Ultralytics YOLO для точной сборки продуктов питания.
Cali Intelligence сокращает очереди на кассах на 43% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Cali Intelligence использует модели Ultralytics YOLO для уменьшения очередей на кассах розничных магазинов с помощью обнаружения объектов.
MarineSitu достигает 96%+ времени безотказной работы при подводном мониторинге с использованием Ultralytics YOLO
Узнай, как MarineSitu использует Ultralytics YOLO для трансформации процесса обнаружения подводных объектов.
Theia Scientific ускоряет анализ микроскопии в 43 раза с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Theia Scientific использует Ultralytics YOLO для переосмысления процесса анализа данных микроскопии.
eSmart Systems сокращает время инспекции линий электропередач вдвое с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как eSmart Systems использует Ultralytics YOLO для ускорения обнаружения дефектов и трансформации инспекций коммунальных объектов.
Axelera AI обеспечивает 34 FPS для edge AI-инференса с использованием Ultralytics YOLO
Узнай, как Axelera AI использует Ultralytics YOLO для обеспечения быстрого, точного и эффективного edge-зрения на чипах Metis AI.
STMicroelectronics запускает Ultralytics YOLO на MCU с энергопотреблением всего 9.4 мДж на инференс
Узнай, как STMicroelectronics эффективно развертывает модели Ultralytics YOLO на маломощных микроконтроллерах для достижения точного инференса в реальном времени на периферии.
Specialvideo достигает 99% точности инспекции продуктов питания с Ultralytics YOLO
Узнай, как Specialvideo использует модели Ultralytics YOLO для обеспечения ИИ-инспекции продуктов питания в реальном времени, гарантируя качество, сокращая количество отходов и повышая эффективность.
Vivity AI экономит более $5 млн в год в промышленных операциях с Ultralytics YOLO
Узнай, как Vivity AI использует модели Ultralytics YOLO для улучшения промышленной автоматизации, повышая эффективность, сокращая время простоя и обеспечивая безопасность на рабочем месте.
Videologic Analytics масштабируется до 10 тысяч лицензий на ИИ-камеры с Ultralytics YOLO
Узнай, как Videologic Analytics интегрирует модели Ultralytics YOLO для улучшения видеонаблюдения, повышая точность обнаружения, сокращая количество ложных срабатываний и оптимизируя мониторинг угроз в реальном времени.
Prezent повышает точность обнаружения элементов слайдов на 34% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Prezent использует модели Ultralytics YOLO для автоматизации распознавания элементов слайдов, сокращая время обработки до менее чем 10 секунд при сохранении структуры и дизайна.
ALYCE ускоряет транспортный ИИ-инференс на 20% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как ALYCE использует модели Ultralytics YOLO для повышения точности данных, оптимизации городской мобильности и создания ИИ-решений для транспортных потоков в целях развития устойчивых и умных городов.
Kiwitron использует Ultralytics YOLO для обнаружения промышленных опасностей на расстоянии 30 метров
Узнай, как Kiwitron использует модели Ultralytics YOLO в своем решении KewiEye для обнаружения и устранения производственных опасностей в целях повышения безопасности.
Glacier Robotics сократила утечку ПЭТ на 70% на предприятиях по переработке отходов в США
Посмотри, как Glacier Robotics использует Ultralytics YOLO11, чтобы сократить утечку ПЭТ на 70%, повысить точность сортировки вторсырья и автоматизировать процесс отходов.
SOHGA сокращает время мониторинга парковок на 30% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как система MEGURU от SOHGA использует Ultralytics YOLO26 для автоматизации патрулирования парковок, сокращения времени патрулирования на 30% и повышения уровня безопасности.
Scaleout сокращает время обновления моделей с недель до часов с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Scaleout использует Ultralytics YOLO и федеративное обучение для дообучения моделей ИИ на периферийных устройствах, сохраняя конфиденциальность чувствительных данных.
RapiD Engineering развертывает систему контроля качества морепродуктов на 1 неделю быстрее с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как RapiD Engineering использует Ultralytics YOLO для автоматизации инспекции лосося, обнаружения дефектов в режиме реального времени и экономии недели инженерных работ.
Project Ocean Oasis развивает охрану рифов с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Project Ocean Oasis использует Ultralytics YOLO, edge AI и системы автономного мониторинга для масштабирования охраны рифов и анализа океанических данных.
Volley поддерживает более 250 ИИ-тренеров на кортах с помощью Ultralytics YOLO
"Что действительно здорово, так это то, что модель отлично работает в реальном времени на периферийном оборудовании, и мы можем использовать ту же самую модель в облаке, чтобы запускать точно такой же рабочий процесс."
WG Tech Solutions сокращает количество нарушений техники безопасности на 28% с помощью Ultralytics YOLO и ИИ-ускорителя Axelera
Узнай, как WG Tech Solutions удалось сократить количество нарушений техники безопасности на производстве на 28% с помощью Ultralytics YOLO и ИИ-ускорителя Axelera
Stride обеспечивает анализ лошадиной походки за 1 минуту с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Stride использует модели Ultralytics YOLO для оценки позы лошади, выполняя полный анализ походки менее чем за 1 минуту.
Pixelabs достигает 95% recall с помощью автоматизации на базе Ultralytics YOLO
Узнай, как Pixelabs использует модели Ultralytics YOLO для автоматизации рабочих процессов и достижения показателя recall 95%.
SiteAssist повышает безопасность объектов, обрабатывая более 770 тысяч изображений с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как SiteAssist использует модели Ultralytics YOLO для повышения безопасности на строительных площадках.
Chef Robotics использует Ultralytics YOLO для сокращения пищевых отходов на 67%
Узнай, как Chef Robotics использует модели Ultralytics YOLO для точной сборки продуктов питания.
Cali Intelligence сокращает очереди на кассах на 43% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Cali Intelligence использует модели Ultralytics YOLO для уменьшения очередей на кассах розничных магазинов с помощью обнаружения объектов.
MarineSitu достигает 96%+ времени безотказной работы при подводном мониторинге с использованием Ultralytics YOLO
Узнай, как MarineSitu использует Ultralytics YOLO для трансформации процесса обнаружения подводных объектов.
Theia Scientific ускоряет анализ микроскопии в 43 раза с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Theia Scientific использует Ultralytics YOLO для переосмысления процесса анализа данных микроскопии.
eSmart Systems сокращает время инспекции линий электропередач вдвое с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как eSmart Systems использует Ultralytics YOLO для ускорения обнаружения дефектов и трансформации инспекций коммунальных объектов.
Axelera AI обеспечивает 34 FPS для edge AI-инференса с использованием Ultralytics YOLO
Узнай, как Axelera AI использует Ultralytics YOLO для обеспечения быстрого, точного и эффективного edge-зрения на чипах Metis AI.
STMicroelectronics запускает Ultralytics YOLO на MCU с энергопотреблением всего 9.4 мДж на инференс
Узнай, как STMicroelectronics эффективно развертывает модели Ultralytics YOLO на маломощных микроконтроллерах для достижения точного инференса в реальном времени на периферии.
Specialvideo достигает 99% точности инспекции продуктов питания с Ultralytics YOLO
Узнай, как Specialvideo использует модели Ultralytics YOLO для обеспечения ИИ-инспекции продуктов питания в реальном времени, гарантируя качество, сокращая количество отходов и повышая эффективность.
Vivity AI экономит более $5 млн в год в промышленных операциях с Ultralytics YOLO
Узнай, как Vivity AI использует модели Ultralytics YOLO для улучшения промышленной автоматизации, повышая эффективность, сокращая время простоя и обеспечивая безопасность на рабочем месте.
Videologic Analytics масштабируется до 10 тысяч лицензий на ИИ-камеры с Ultralytics YOLO
Узнай, как Videologic Analytics интегрирует модели Ultralytics YOLO для улучшения видеонаблюдения, повышая точность обнаружения, сокращая количество ложных срабатываний и оптимизируя мониторинг угроз в реальном времени.
Prezent повышает точность обнаружения элементов слайдов на 34% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Prezent использует модели Ultralytics YOLO для автоматизации распознавания элементов слайдов, сокращая время обработки до менее чем 10 секунд при сохранении структуры и дизайна.
ALYCE ускоряет транспортный ИИ-инференс на 20% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как ALYCE использует модели Ultralytics YOLO для повышения точности данных, оптимизации городской мобильности и создания ИИ-решений для транспортных потоков в целях развития устойчивых и умных городов.
Kiwitron использует Ultralytics YOLO для обнаружения промышленных опасностей на расстоянии 30 метров
Узнай, как Kiwitron использует модели Ultralytics YOLO в своем решении KewiEye для обнаружения и устранения производственных опасностей в целях повышения безопасности.
Glacier Robotics сократила утечку ПЭТ на 70% на предприятиях по переработке отходов в США
Посмотри, как Glacier Robotics использует Ultralytics YOLO11, чтобы сократить утечку ПЭТ на 70%, повысить точность сортировки вторсырья и автоматизировать процесс отходов.
SOHGA сокращает время мониторинга парковок на 30% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как система MEGURU от SOHGA использует Ultralytics YOLO26 для автоматизации патрулирования парковок, сокращения времени патрулирования на 30% и повышения уровня безопасности.
Scaleout сокращает время обновления моделей с недель до часов с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Scaleout использует Ultralytics YOLO и федеративное обучение для дообучения моделей ИИ на периферийных устройствах, сохраняя конфиденциальность чувствительных данных.
RapiD Engineering развертывает систему контроля качества морепродуктов на 1 неделю быстрее с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как RapiD Engineering использует Ultralytics YOLO для автоматизации инспекции лосося, обнаружения дефектов в режиме реального времени и экономии недели инженерных работ.
Project Ocean Oasis развивает охрану рифов с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Project Ocean Oasis использует Ultralytics YOLO, edge AI и системы автономного мониторинга для масштабирования охраны рифов и анализа океанических данных.
Volley поддерживает более 250 ИИ-тренеров на кортах с помощью Ultralytics YOLO
"Что действительно здорово, так это то, что модель отлично работает в реальном времени на периферийном оборудовании, и мы можем использовать ту же самую модель в облаке, чтобы запускать точно такой же рабочий процесс."
WG Tech Solutions сокращает количество нарушений техники безопасности на 28% с помощью Ultralytics YOLO и ИИ-ускорителя Axelera
Узнай, как WG Tech Solutions удалось сократить количество нарушений техники безопасности на производстве на 28% с помощью Ultralytics YOLO и ИИ-ускорителя Axelera
Stride обеспечивает анализ лошадиной походки за 1 минуту с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Stride использует модели Ultralytics YOLO для оценки позы лошади, выполняя полный анализ походки менее чем за 1 минуту.
Pixelabs достигает 95% recall с помощью автоматизации на базе Ultralytics YOLO
Узнай, как Pixelabs использует модели Ultralytics YOLO для автоматизации рабочих процессов и достижения показателя recall 95%.
SiteAssist повышает безопасность объектов, обрабатывая более 770 тысяч изображений с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как SiteAssist использует модели Ultralytics YOLO для повышения безопасности на строительных площадках.
Chef Robotics использует Ultralytics YOLO для сокращения пищевых отходов на 67%
Узнай, как Chef Robotics использует модели Ultralytics YOLO для точной сборки продуктов питания.
Cali Intelligence сокращает очереди на кассах на 43% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Cali Intelligence использует модели Ultralytics YOLO для уменьшения очередей на кассах розничных магазинов с помощью обнаружения объектов.
MarineSitu достигает 96%+ времени безотказной работы при подводном мониторинге с использованием Ultralytics YOLO
Узнай, как MarineSitu использует Ultralytics YOLO для трансформации процесса обнаружения подводных объектов.
Theia Scientific ускоряет анализ микроскопии в 43 раза с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Theia Scientific использует Ultralytics YOLO для переосмысления процесса анализа данных микроскопии.
eSmart Systems сокращает время инспекции линий электропередач вдвое с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как eSmart Systems использует Ultralytics YOLO для ускорения обнаружения дефектов и трансформации инспекций коммунальных объектов.
Axelera AI обеспечивает 34 FPS для edge AI-инференса с использованием Ultralytics YOLO
Узнай, как Axelera AI использует Ultralytics YOLO для обеспечения быстрого, точного и эффективного edge-зрения на чипах Metis AI.
STMicroelectronics запускает Ultralytics YOLO на MCU с энергопотреблением всего 9.4 мДж на инференс
Узнай, как STMicroelectronics эффективно развертывает модели Ultralytics YOLO на маломощных микроконтроллерах для достижения точного инференса в реальном времени на периферии.
Specialvideo достигает 99% точности инспекции продуктов питания с Ultralytics YOLO
Узнай, как Specialvideo использует модели Ultralytics YOLO для обеспечения ИИ-инспекции продуктов питания в реальном времени, гарантируя качество, сокращая количество отходов и повышая эффективность.
Vivity AI экономит более $5 млн в год в промышленных операциях с Ultralytics YOLO
Узнай, как Vivity AI использует модели Ultralytics YOLO для улучшения промышленной автоматизации, повышая эффективность, сокращая время простоя и обеспечивая безопасность на рабочем месте.
Videologic Analytics масштабируется до 10 тысяч лицензий на ИИ-камеры с Ultralytics YOLO
Узнай, как Videologic Analytics интегрирует модели Ultralytics YOLO для улучшения видеонаблюдения, повышая точность обнаружения, сокращая количество ложных срабатываний и оптимизируя мониторинг угроз в реальном времени.
Prezent повышает точность обнаружения элементов слайдов на 34% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Prezent использует модели Ultralytics YOLO для автоматизации распознавания элементов слайдов, сокращая время обработки до менее чем 10 секунд при сохранении структуры и дизайна.
ALYCE ускоряет транспортный ИИ-инференс на 20% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как ALYCE использует модели Ultralytics YOLO для повышения точности данных, оптимизации городской мобильности и создания ИИ-решений для транспортных потоков в целях развития устойчивых и умных городов.
Kiwitron использует Ultralytics YOLO для обнаружения промышленных опасностей на расстоянии 30 метров
Узнай, как Kiwitron использует модели Ultralytics YOLO в своем решении KewiEye для обнаружения и устранения производственных опасностей в целях повышения безопасности.
Часто задаваемые вопросы
YOLO26 поддерживает экспорт в TensorRT, ONNX, CoreML, TFLite и OpenVINO, что охватывает самые распространенные целевые платформы для граничных вычислений. Архитектура без NMS означает меньше проблем с интеграцией и более низкую задержку «из коробки».
Да. YOLO26 использует тот же интерфейс, что и предыдущие версии Ultralytics YOLO, поэтому миграция проходит просто. Просто замени веса своей модели на YOLO26.
Обнаружение объектов, сегментация экземпляров, семантическая сегментация, классификация изображений, оценка позы и ориентированное обнаружение объектов — всё это в рамках одного унифицированного семейства моделей.
Вариант nano (n) идеально подходит для граничных и ограниченных в ресурсах CPU устройств. Варианты small (s) и medium (m) предлагают оптимальный баланс скорости и точности для большинства приложений. Варианты large (l) и extra-large (x) обеспечивают максимальную точность для ресурсоемких задач.
YOLO26 удаляет DFL для упрощения экспорта, исключает NMS для ускорения сквозного вывода, улучшает точность распознавания мелких объектов с помощью ProgLoss + STAL, внедряет оптимизатор MuSGD для более стабильного обучения и обеспечивает до 43% более быстрый вывод на CPU.
Начни работу с Ultralytics YOLO!
От аннотации до развертывания — создавай ИИ-решения, которые растут вместе с тобой.