Ultralytics YOLO27: Bekleme listesine katıl.
YOLO'yu lisansla
Ultralytics YOLO

Ultralytics YOLO modelleri

Ultralytics YOLO modelleriyle görsel yapay zekâ çözümlerine güç kat; verimli bilgisayarlı görü görevleriyle görüntüleri ve videoları gerçek zamanlı olarak hızlı ve doğru biçimde analiz et.

Dünyanın önde gelen kuruluşlarının güvenini kazandı

YOLO26 çıkarımını dene

Gerçek zamanlı nesne algılamayı görmek için bir görseli sürükleyip bırak

Girdi
YOLO26n üzerinde test etmek için bir görsel yükle veya örnek seç. Tahmin Belgeleri
Canlı Demo

Bir görseli buraya bırak

veya göz atmak için tıkla

JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP ve daha fazlasını destekler (maks. 10MB)

Güven
0.25
IoU
0.50
Görsel Boyutu
640
Tahmin sonuçları burada görünür.

Modellerimizin etkisi

Son teknoloji görsel yapay zekâ modellerimizle farklı sektörlerdeki süreçleri kolaylaştır. Ultralytics'in sunduğu hız, doğruluk ve kullanım kolaylığı.

—
GitHubGitHub yıldızları
—
İndirme sayısı
—
Günlük Ultralytics YOLO kullanımı
—
Açık kaynak katkıda bulunanları

YOLO modellerinin gelişimi

İlk YOLO mimarisinden Ultralytics YOLO26'ya kadar model ailesi, gerçek zamanlı bilgisayarlı görü iş akışlarını geliştirmeyi sürdürdü.

2015
YOLO

Joseph Redmon ve ekibi tarafından geliştirildi.

2016
YOLOv2

Joseph Redmon ve Ali Farhadi tarafından oluşturuldu.

2018

Joseph Redmon ve Ali Farhadi tarafından geliştirildi.

2018

Alexey Bochkovskiy ve ekibi tarafından geliştirildi.

YOLOv5, hızlı ve doğru performansı kullanıcı dostu bir PyTorch uygulamasıyla sunarak nesne algılamayı yeniden tanımladı.

2022

Meituan ve ekibi tarafından tanıtıldı.

2022

Chien-Yao Wang ve ekibi tarafından yayımlandı.

YOLOv8; örnek segmentasyonu, sınıflandırma, poz tahmini ve diğer temel görsel görevleri desteklemeye başladı.

2024

Chien-Yao Wang ve ekibi tarafından geliştirildi.

Ao Wang tarafından Tsinghua Üniversitesi için tasarlandı.

YOLO11, tanıdık Ultralytics iş akışını korurken doğruluğu, kesinliği ve hızı artırdı.

YOLO26 daha hafif, daha küçük ve daha hızlıdır; nano sürümü CPU çıkarımında %43'e kadar daha yüksek hız sunar.

Ultralytics YOLO modellerine genel bakış

Güncel Ultralytics YOLO model ailelerini hız, doğruluk ve desteklenen görsel görevler açısından karşılaştır.

ÖzelliklerUltralytics YOLOv5Ultralytics YOLOv8Ultralytics YOLO11Ultralytics YOLO26Ultralytics YOLO27
Hız
Görüntü işleme süresi
0.54 ms0.47 ms0.56 ms0.67 ms0.62 ms
Doğruluk
mAP50-95
%34.3%37.3%39.5%40.9%42.3
Nesne algılama
Örnek segmentasyonu-
Anlamsal segmentasyon--
Derinlik tahmini---
Görüntü sınıflandırma-
Poz tahmini-
OBB algılama-
Güvenlik ve uyumluluk

Kurumsal düzeyde güvenlik ve uyumluluk

Güvenle geliştir ve dağıt. ISO 27001 sertifikalı, SOC 2 denetiminden geçmiş ve HIPAA uyumluluğu desteği sunar.

SOC 2 Type I

AICPA Güvenlik, Kullanılabilirlik ve Gizlilik TSC kriterlerine uygunluğu onaylandı

ISO 27001:2022

Sertifikalı bilgi güvenliği yönetim sistemi

HIPAA

Güvenlik Kuralı öz değerlendirmesi; uygun Kurumsal müşteriler için BAA'lar

GDPR ve CCPA

Küresel veri koruma düzenlemeleriyle uyumlu

Ultralytics YOLO'yu neden tercih etmelisin?

Uç ve bulut dağıtımı için optimize edildi

Uç cihazlar, bulut altyapısı ve hibrit sistemlerdeki gerçek zamanlı görsel yapay zekâ projelerinde hızlı ve güvenilir sonuçlar elde et.

Yerleşik güvenlikle sorunsuz entegrasyon

Verileri yerel tutup iş akışlarını korurken YOLO modellerini platformlar ve cihazlar arasında entegre et.

Açık lisanslama ve uyumluluk

Dağıtım ihtiyaçlarına uygun akademik, açık kaynaklı ve kurumsal lisanslama seçeneklerinden birini seç.

Küresel bir topluluğun desteğiyle

Özel destek kanalları, aktif forumlar ve düzenli güncellemeler, ekiplere başarılı olmak için ihtiyaç duydukları kaynakları sağlar.

Son teknoloji doğruluk ve verimlilik

Ultralytics; doğruluk, verimlilik ve kolaylaştırılmış dağıtıma odaklanan araştırmalarla model performansını geliştirmeyi sürdürüyor.

Müşterilerimiz ne diyor

Ultralytics YOLO modelleri, yapay zekâ hizmeti uygulama hızımızı %25,2 artırmamıza yardımcı oldu. Dağıtımları kolay ve gerçek dünyada mükemmel performans sunuyor; operasyonel performanstan ödün vermeden daha yüksek hız, doğruluk ve ölçeklenebilirlik sağlıyorlar.
Değerlendirdiğimiz tüm modeller arasında YOLO, kullanım alanlarımız için açık ara en hızlısıydı.
Ultralytics YOLO26, Axelera platformunda sorunsuz çalışarak minimum entegrasyon çabasıyla uç yapay zekâ dağıtımını hızlandırıyor. Müşterilerin geliştirmeden üretime daha hızlı geçmesine yardımcı olan donanım ve yazılım iş birliği tam da böyle olmalı.

Alexis Crowell, Küresel Pazarlama Direktörü ve Amerika Kıtası Genel Müdürü

Ultralytics YOLOv8 nano ile uçta yeniden eğitim yapıp haftalar yerine saatler içinde yeni bir model gönderebiliyoruz; üstelik verilerin yalnızca küçük bir bölümünü aktarıyoruz. Bu doğruluk ve küçük ayak izi birleşimi, ortamlarımızın tam da ihtiyaç duyduğu şey.
Gıda üretim hatlarında malzemeleri alıp yerleştiren, bilgisayarlı görü destekli robotlar üretiyoruz. Robotik manipülasyon santimetrenin altında hassasiyet gerektiriyor ve Ultralytics YOLO modelleri bu doğruluk düzeyini sağlamakta çok başarılı.
Ultralytics YOLO modellerinin STM32 mikrodenetleyicilerimizdeki performansı, uçta bilgisayarlı görü için yeni ufuklar açıyor. Sorunsuz entegrasyon ve birden fazla model varyantına yönelik destek sayesinde geliştiriciler, ölçeklenebilir ve hızlı tepki veren gömülü görü çözümleri geliştirmek için ihtiyaç duydukları her şeye sahip.
Olağanüstü doğruluk ve verimlilikle görsel verileri eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürüyorlar. Ultralytics YOLOv8'i SSS'nin (Sony Semiconductor Solutions Corporation) IMX500 sensörüyle birleştiren bu ortaklık, yüksek performanslı görsel veri işlemeye dayanan işletmelerin gerçek zamanlı karar alma süreçlerini iyileştiren güçlü, cihaz üzerinde çalışan yapay zekâ yetenekleri sunuyor.

Wei Tang, İş Geliştirme Müdürü

Ultralytics'in YOLO modelleri, yapay zekâ sektöründe oyunun kurallarını değiştiriyor. YOLOv5 ve YOLOv8 modelleri; kullanım kolaylıkları, son teknoloji performansları ve doğrulukları nedeniyle geliştiriciler tarafından tercih ediliyor. OpenVINO ile birlikte kullanıldıklarında bu modeller, modern CPU'larda kutudan çıkar çıkmaz mümkün olan en iyi performansı sunma potansiyeline sahip.

Modellerimizi çalışırken gör

Sık sorulan sorular

  • Ultralytics YOLO26'nın farklı varyantları YOLO26n, YOLO26s, YOLO26m, YOLO26l ve YOLO26x'tir. Farklı kullanım alanlarında hız ve doğruluk arasında denge sağlamak için çeşitli boyutlarda sunulurlar.

  • Ultralytics Python paketi, Ultralytics YOLO modellerine kolay erişim sağlar ve geliştiricilerin Python projelerinde nesne tespiti ve segmentasyon gibi bilgisayarlı görü görevlerini eğitmesine, doğrulamasına ve dağıtmasına olanak tanır.

  • Kullanım senaryon için en iyi Ultralytics YOLO modeli ihtiyaçlarına bağlıdır. En yeni model olan Ultralytics YOLO26, doğruluk, hız ve çoklu görev desteği alanlarındaki en güncel iyileştirmeleri sunar.

  • Ultralytics YOLO, en yeni YOLO26 model ailesinin yanı sıra mevcut iş akışlarında kullanılabilecek önceki YOLO model ailelerini de içerir. YOLO modelleri; nesne tespiti, segmentasyon, sınıflandırma, poz tahmini ve yönlendirilmiş nesne tespiti dâhil olmak üzere çok yönlü yapay zekâ uygulamaları için birden fazla görü görevini destekler.

Ultralytics YOLO ile hemen başla!

Etiketlemeden dağıtıma kadar, seninle birlikte ölçeklenen görsel yapay zekâ çözümleri oluştur.