Ultralytics'in rotası
Gerçek zamanlı görüntü işleme yapay zekasını milyonlara ulaştıran modellerden ufuktaki sürümlere kadar. İşte sunduklarımız ve sırada bekleyenler.
Gerçek zamanlı nesne algılamayı milyonlara ulaştıran sürüm — PyTorch tabanlı, hızlı ve eğitimi oldukça kolay.
Algılama, segmentasyon, sınıflandırma, pose estimation ve yönelimli sınırlayıcı kutular (oriented bounding boxes) için tek bir framework.
Daha az parametreyle daha yüksek doğruluk sunan, Ultralytics YOLO Vision 2024'te tanıtılan gelişmiş bir mimari.
Güncel önerilen modelimiz — tüm görüntü işleme görevlerinde daha hızlı, daha doğru ve üretime hazır.
Verileri etiketlemek, YOLO modellerini eğitmek ve 42 küresel bölgede dağıtmak için uçtan uca platform — hepsi tek bir yerde.
İlk anlamsal segmentasyon (semantic segmentation) modellerimiz — tam sahne analizi için piksel bazlı yoğun sınıf etiketleri.
ONNX Runtime üzerinde çalışan, Ultralytics Python paketine uyarlanmış bir API arkasında modelleri çalıştıran, Rust ile yazılmış yüksek performanslı bir YOLO çıkarım kütüphanesi ve CLI.
Sunucu ve Python gerektirmeden, YOLO modellerini doğrudan tarayıcınızda çalıştırın. WebAssembly'ye derlenmiş olan Rust paketinin güç verdiği küçük bir TypeScript API'si arkasında, otomatik CPU ve wasm yedeklemesiyle WebGPU üzerinde çalışır.
YOLO26'nın arkasındaki araştırma makalesi — NMS içermeyen uçtan uca tasarımını, yeni MuSGD optimize ediciyi ve beş model ölçeğinin tamamında son teknoloji doğruluk-gecikme dengesini detaylandırıyor.
Daha hızlı ve doğru çoklu nesne takibi — gerçek dünya videoları için tıkanmalar ve kalabalık sahnelerde daha kararlı kimlikler.
- Re-ID — yeniden tanımlama (re-identification), nesne kimliklerini kameralar arasında ve tıkanmalardan sonra tutarlı tutar
Yerleşik bilgi damıtma (knowledge distillation), büyük öğretmen modelleri daha küçük ve hızlı öğrenci modellere sıkıştırırken, verimli uç nokta ve gerçek zamanlı dağıtım için doğruluğu korumana yardımcı olur.
YOLO26 derinlik modelleri, tek bir RGB kameradan yoğun piksel bazlı mesafe haritalarını tahmin ederek özel derinlik sensörlerine veya lidara ihtiyaç duymadan 3D mekansal farkındalık ekler.
Ultralytics YOLO Vizyonu 2026
YOLO'nun canlı olarak Ultralytics YOLO Vision 2026'da tanıtılan ve ailesini vizyon-dile genişleten bir sonraki amiral gemisi nesli:
- YOLO-VLM — verimli görüntü-dil boru hatları (pipelines) için daha derin bir LLM katmanını besleyen hafif bir YOLO ön ucu
iOS 27 ve macOS 27 genel kullanıma sunulduktan sonra, daha geniş cihaz uyumluluğu için CoreML'i korurken YOLO modellerini Apple'ın yeni .aimodel formatına Core AI çalışma zamanı için dışa aktar.
Yılın geri kalanında Platform'a yön veren üç ürün odak alanı:
- Auto-Training — her çalıştırmayı otomatik olarak tanılayan ve doğruluğu daha yükseğe taşımak için birbirini izleyen turlarda yapılandırmayı iyileştiren, LLM tabanlı yinelemeli eğitim analizi
- On-Premise — verilerini ve eğitimini tamamen kendi kontrolün altında tutarak Platform'u kendi altyapında çalıştır
- Monitoring — performansı izlemek, sapmaları yakalamak ve dağıtımları sağlıklı tutmak için üretim modeli izleme
2027 boyunca YOLO ailesine yeni yetenekler katılıyor:
- YOLO-OCR — hızlı ve doğru metin tanıma
- YOLO-Face — yüz tanıma ve analizi
- YOLO-Stereo3D — robotik için binoküler kamera çiftlerinden stereo 3D algılama, lidar'a kamera tabanlı bir alternatif
En güncel YOLO ile inşa et
Bugün YOLO26 ile eğitime ve dağıtıma başla — ve sırada ne varsa ona hazır ol.