ULTRALYTICS YOLO
Uç cihazlar ve düşük güç tüketimli cihazlar için sıfırdan tasarlanan Ultralytics , gerçek zamanlı görsel yapay zeka alanında yeni bir standart belirliyor ve daha temiz, daha basit bir mimariyle CPU %43'e varan daha hızlı CPU sunuyor .



























Ultralytics YOLO modellerinin doğrudan tarayıcınızda nasıl çalıştığını keşfedin.
130.700+
263,7 milyondan fazla
2,8 milyardan fazla
1.000+

GPU'su olmayan cihazlarda gerçek zamanlı performans; uç cihazlar ve kaynak kısıtlı ortamlar için özel olarak tasarlanmıştır.
1

Tahminler, herhangi bir son işlem aşaması olmaksızın doğrudan oluşturulur. Daha düşük gecikme süresi, daha basit kurulum.
2

Dağıtım Odak Kaybının (DFL) ortadan kaldırılması, dışa aktarım işlemlerini kolaylaştırır ve uç cihazlarla uyumluluğu artırır.
3

LLM eğitimindeki gelişmelerden esinlenerek geliştirilen, SGD Muon’un bir karışımı olan bu model, daha istikrarlı bir eğitim süreci ve daha hızlı yakınsama sağlıyor.
4

CPU'larda, GPU'larda ve uç donanımlarda verimli bir şekilde çalışır. 17'den fazla biçime aktarın ve istediğiniz yere dağıtın.

Kaynak kısıtlı cihazlarda, doğruluktan ödün vermeden gerçek zamanlı görüntü işleme yapay zekası.

4.585 sınıfta metin tahrikleri, görsel tahrikler veya tahriksiz çıkarımlar kullanarak sabit kategorilerin ötesinde algılama yapın.

YOLO26, YOLOv8 YOLO11 ile aynı tanıdık arayüzü kullanır; öğrenmesi zor değildir.

Özel destek kanalları, aktif forumlar ve düzenli güncellemeler, ilerlemenizi sağlar.

AGPL-3.0 Kurumsal lisanslar kapsamında akademik, açık kaynak ve ticari kullanım için esnek seçenekler.
YOLO26, daha basit dışa aktarım için DFL'yi kaldırır, daha hızlı uçtan uca çıkarım NMS ortadan kaldırır, ProgLoss + STAL ile küçük nesnelerin algılama doğruluğunu artırır, daha istikrarlı bir eğitim süreci için MuSGD optimizörünü kullanır ve CPU %43'e varan hız artışı sağlar.
nano (n) sürümü, uç cihazlar ve CPU cihazlar için idealdir. small (s) ve medium (m) sürümleri, çoğu uygulama için hız ve doğruluk arasında mükemmel bir denge sunar. large (l) ve extra-large (x) sürümleri ise zorlu iş yükleri için maksimum doğruluk sağlar.
Nesne algılama, örnek segmentasyonu, görüntü sınıflandırma, duruş tahmini ve yönlü nesne algılama; hepsi tek bir birleşik model ailesinde.
Evet. YOLO26, YOLOv8 YOLO11 ile aynı arayüzü kullanır; bu nedenle geçiş işlemi oldukça basittir. YOLO26 model ağırlıklarınızı yüklemeniz yeterlidir.
YOLO26, TensorRT, ONNX, CoreML, TFLite ve OpenVINO formatlarına aktarım desteği sunarak en yaygın uç cihaz dağıtım hedeflerini kapsar. NMS mimarisi, entegrasyon sorunlarını azaltır ve kullanıma hazır halde daha düşük gecikme süresi sağlar.
Etiketlemeden devreye almaya kadar, sizinle birlikte büyüyen görsel yapay zeka çözümleri geliştirin.