Ultralytics định nghĩa lại AI thị giác tiên tiến nhất với YOLO26

Hôm nay, chúng tôi chính thức ra mắt Ultralytics YOLO26, model mới thiết lập chuẩn mực mới về hiệu năng tiên tiến nhất. Được Nhà sáng lập kiêm CEO của chúng tôi, Glenn Jocher, giới thiệu lần đầu tại YOLO Vision 2025 (YV25) ở London, đây là model tiên tiến và dễ triển khai nhất của chúng tôi cho đến nay.

Được thiết kế để nhẹ, nhỏ gọn và nhanh, YOLO26 hướng đến các môi trường nơi ứng dụng AI thị giác thời gian thực thực sự hoạt động trong thế giới thực. Với suy luận đầu cuối nguyên bản được tích hợp trực tiếp vào model, YOLO26 đơn giản hóa việc triển khai, giảm độ phức tạp của hệ thống và mang lại hiệu năng đáng tin cậy trên thiết bị biên cũng như môi trường production quy mô lớn.

Thực tế, phiên bản nhỏ nhất của YOLO26, model nano, chạy nhanh hơn tới 43% trên CPU tiêu chuẩn, cho phép triển khai hiệu quả giải pháp AI thị giác thời gian thực trên ứng dụng di động, camera thông minh và các thiết bị biên khác. Được xây dựng dựa trên tầm nhìn của Ultralytics về việc giúp mọi người tiếp cận năng lực AI thị giác có tác động thiết thực, YOLO26 kết hợp hiệu năng tiên tiến nhất với sự đơn giản, giúp dễ sử dụng và triển khai.

Được xây dựng cho kỷ nguyên tiếp theo của thị giác máy tính#

Thị giác máy tính đang nhanh chóng vượt ra khỏi đám mây. Các ứng dụng trong thế giới thực ngày càng đòi hỏi suy luận thời gian thực, độ trễ thấp, tính linh hoạt về phần cứng và hiệu năng có thể dự đoán trên các thiết bị như drone, camera, hệ thống di động và nền tảng nhúng.

YOLO26 được xây dựng chuyên biệt cho sự chuyển đổi này. Bằng cách thiết kế lại pipeline object detection từ đầu, Ultralytics đã tạo ra kiến trúc model loại bỏ độ phức tạp không cần thiết nhưng vẫn mang lại độ chính xác và tốc độ tiên tiến nhất.

Ví dụ, các model object detection Ultralytics truyền thống cần thêm một bước hậu xử lý gọi là Non-Maximum Suppression để lọc các dự đoán chồng lấp sau inference. YOLO26 loại bỏ bước bổ sung này bằng cách hỗ trợ inference end-to-end nguyên bản, cho phép model trực tiếp tạo ra kết quả detection cuối cùng. Nhờ đó, việc triển khai trong thực tế nhanh hơn, dễ dự đoán hơn và đáng tin cậy hơn.

YOLO26 không phải là một bản cập nhật nhỏ. Đây là bước tiến mang tính cấu trúc trong cách huấn luyện, triển khai và mở rộng quy mô AI thị giác đạt chuẩn production.

Hình 1. Benchmark Ultralytics YOLO26.

YOLO26 mở ra những khả năng gì#

Một trong những điểm cốt lõi của YOLO26 là cách model kế thừa thế mạnh của các model trước đó như Ultralytics YOLO11, đồng thời mở rộng khả năng của thị giác máy tính. Ngay khi cài đặt, YOLO26 hỗ trợ các tác vụ thị giác máy tính cốt lõi tương tự YOLO11, bao gồm phát hiện đối tượng, phân đoạn đối tượng riêng lẻ và phân loại hình ảnh.

Hình 2. Ví dụ sử dụng YOLO26 để phát hiện đối tượng trong hình ảnh.

Model cũng tiếp tục hỗ trợ ước lượng tư thế, phát hiện đối tượng bằng hộp giới hạn định hướng trong ảnh hàng không và ảnh vệ tinh, cũng như theo dõi đối tượng qua các luồng video. Giống YOLO11, YOLO26 có năm biến thể model: Nano (n), Small (s), Medium (m), Large (l) và Extra large (x), mang đến cho người dùng các lựa chọn cân bằng giữa tốc độ, kích thước và độ chính xác.

Các tính năng chính của Ultralytics YOLO26#

Ultralytics YOLO26 bao gồm nhiều cải tiến nhằm nâng cao hiệu năng, độ tin cậy và tính hữu dụng trong thế giới thực. Sau đây là một số tính năng chính của YOLO26:

• Loại bỏ Distribution Focal Loss: YOLO26 loại bỏ Distribution Focal Loss (DFL), giảm độ phức tạp của model và đơn giản hóa việc triển khai tương thích trên thiết bị biên cũng như phần cứng công suất thấp.
• Suy luận đầu cuối không cần NMS: YOLO26 loại bỏ nguyên bản nhu cầu sử dụng ức chế phi cực đại (NMS), một bước thường dùng để loại bỏ các dự đoán trùng lặp, giúp triển khai đơn giản và nhanh hơn cho các trường hợp sử dụng thời gian thực.
• Cân bằng loss tăng dần + STAL: Progressive Loss Balancing (ProgLoss) và Small Target Aware Label Assignment (STAL) điều chỉnh cách model học trong quá trình huấn luyện, giúp phát hiện các đối tượng nhỏ và ở xa đáng tin cậy hơn trong những khung cảnh phức tạp.
• Bộ tối ưu MuSGD: YOLO26 giới thiệu bộ tối ưu MuSGD, kết hợp giữa phương pháp giảm độ dốc ngẫu nhiên (SGD) và các kỹ thuật lấy cảm hứng từ Muon, giúp tăng độ ổn định khi huấn luyện và hội tụ nhanh hơn, nhất quán hơn.
• Suy luận CPU nhanh hơn tới 43%: Model nano của YOLO26 suy luận nhanh hơn tới 43% trên CPU tiêu chuẩn, cho phép triển khai AI thị giác thời gian thực hiệu quả trên thiết bị di động, camera thông minh và các hệ thống biên khác.

Đằng sau mã nguồn: Hành trình tạo nên Ultralytics YOLO26#

YOLO26 được phát triển nhờ nỗ lực tập thể, định hình bởi nghiên cứu của nhóm chúng tôi và phản hồi nhận được từ cộng đồng, đối tác và khách hàng. Chúng tôi đặt mục tiêu đơn giản hóa kiến trúc, cải thiện hiệu quả và giúp model thích ứng tốt hơn với các ứng dụng trong thế giới thực.

Nhìn lại hành trình đó, Glenn Jocher giải thích: “Một trong những thách thức lớn nhất là đảm bảo người dùng có thể khai thác tối đa YOLO26 mà vẫn duy trì hiệu năng hàng đầu.” Góc nhìn của ông nhấn mạnh một nguyên tắc thiết kế cốt lõi của YOLO26: giúp AI thị giác dễ sử dụng.

Mở rộng thêm ý này, Jing Qiu, Kỹ sư Machine Learning cấp cao của chúng tôi, chia sẻ: “Việc xây dựng model Ultralytics YOLO mới là quá trình kiên trì, không vội vàng. Tôi liên tục tinh chỉnh và chỉ tập trung vào sự cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác. Khi mọi thứ kết hợp ăn ý, tôi cảm thấy hài lòng một cách bình lặng — đó là minh chứng rằng sự kiên trì chú ý đến từng chi tiết sẽ mang lại kết quả.”

Bắt đầu xây dựng với Ultralytics YOLO26#

Ultralytics YOLO26 sẽ được cung cấp công khai từ hôm nay thông qua Ultralytics Platform, với hỗ trợ đầy đủ cho quy trình huấn luyện, suy luận và xuất model. Các tổ chức triển khai YOLO26 trong môi trường thương mại hoặc môi trường đóng có thể sử dụng các tùy chọn cấp phép doanh nghiệp, bao gồm hỗ trợ triển khai production, bảo trì dài hạn và mở rộng triển khai tại biên.

Giống như các model trước đây, model này được hỗ trợ đầy đủ thông qua gói Python của Ultralytics, giúp người dùng có thể bắt đầu ngay. Người dùng có thể huấn luyện, đánh giá và triển khai YOLO26 theo cùng quy trình tinh gọn quen thuộc, đồng thời tận dụng nhiều tùy chọn export như ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite, OpenVINO và nhiều định dạng khác.

Cùng nhau kiến tạo tương lai của AI thị giác#

Ultralytics YOLO26 là bước tiến tiếp theo của chúng tôi nhằm giúp AI thị giác nhanh hơn, nhẹ hơn và dễ sử dụng hơn. Nhưng đây mới chỉ là khởi đầu.

Tác động thực sự đến từ những gì cộng đồng AI thị giác tạo ra bằng công nghệ này. Chúng tôi mong được chứng kiến những đổi mới của các bạn và tiếp tục cùng nhau định hình tương lai của thị giác máy tính.

Kết nối với cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu sâu hơn về AI. Tìm hiểu các giải pháp trong ngành như AI trong robot học và thị giác máy tính trong logistics, xem các lựa chọn cấp phép của chúng tôi và bắt đầu xây dựng với thị giác máy tính ngay hôm nay.