Định hướng phát triển của Ultralytics
Từ các model đưa AI thị giác thời gian thực đến với hàng triệu người, đến những bản phát hành sắp tới. Dưới đây là những gì chúng tôi đã phát hành và những gì sẽ ra mắt tiếp theo.
Bản phát hành đưa khả năng phát hiện đối tượng thời gian thực đến với hàng triệu người — chạy native trên PyTorch, nhanh và đặc biệt dễ huấn luyện.
Một framework cho phát hiện, phân đoạn, phân loại, ước tính pose và hộp giới hạn định hướng.
Kiến trúc được tinh chỉnh, mang lại độ chính xác cao hơn với ít tham số hơn, ra mắt tại Ultralytics YOLO Vision 2024.
Model hiện được chúng tôi khuyến nghị — nhanh hơn, chính xác hơn và sẵn sàng cho production trên mọi tác vụ thị giác.
Platform end-to-end để gán nhãn dữ liệu, huấn luyện model YOLO và triển khai trên 42 khu vực toàn cầu — tất cả tại một nơi.
Các model phân đoạn ngữ nghĩa đầu tiên của chúng tôi — gán nhãn lớp dày đặc cho từng pixel để hiểu toàn cảnh.
Thư viện suy luận YOLO hiệu năng cao và CLI được viết bằng Rust, chạy model trên ONNX Runtime thông qua API được thiết kế để tương thích với package Ultralytics Python.
Chạy model YOLO trực tiếp trên trình duyệt mà không cần server hay Python. Model chạy trên WebGPU, tự động chuyển về CPU và wasm khi cần, thông qua API TypeScript gọn nhẹ được cung cấp bởi crate Rust biên dịch sang WebAssembly.
Bài báo nghiên cứu về YOLO26 — trình bày thiết kế end-to-end không cần NMS, optimizer MuSGD mới và sự cân bằng giữa độ chính xác và độ trễ đạt mức tiên tiến trên cả năm kích thước model.
Theo dõi nhiều đối tượng nhanh hơn, chính xác hơn — duy trì danh tính ổn định hơn khi bị che khuất và trong cảnh đông đúc, phù hợp với video thực tế.
- Re-ID — tái định danh giúp duy trì danh tính nhất quán của đối tượng giữa các camera và sau khi bị che khuất
Tính năng chưng cất tri thức tích hợp nén các model teacher lớn thành model student nhỏ hơn, nhanh hơn, đồng thời giúp duy trì độ chính xác để triển khai hiệu quả trên edge và theo thời gian thực.
Các model YOLO26 depth dự đoán bản đồ khoảng cách dày đặc ở từng pixel từ một camera RGB duy nhất, bổ sung khả năng nhận biết không gian 3D mà không cần cảm biến độ sâu chuyên dụng hoặc lidar.
Ask AI giúp bạn huấn luyện, so sánh và cải thiện model thông qua hội thoại, từ lần chạy baseline đến thử nghiệm tiếp theo.
Trình xây dựng workflow trực quan kết nối các model YOLO, điều kiện và model thị giác-ngôn ngữ với những hành động như thu thập dataset và gửi cảnh báo Slack.
Theo dõi các request đến endpoint, độ trễ, lỗi và log, cùng với thống kê dự đoán trực tiếp và các ví dụ tạm thời trên những endpoint chuyên dụng.
Thế hệ flagship YOLO tiếp theo sẽ được ra mắt trực tiếp tại Ultralytics YOLO Vision 2026, mở rộng dòng sản phẩm sang lĩnh vực thị giác-ngôn ngữ. Hãy đăng ký vào danh sách chờ.
YOLOE-27 là thế hệ tiếp theo của công nghệ phát hiện và phân đoạn theo thời gian thực với từ vựng mở, được xây dựng để nhận diện mọi thứ thông qua suy luận bằng văn bản, hình ảnh hoặc không cần prompt.
Được phát triển cho các trường hợp sử dụng trong bán lẻ, kho hàng, an ninh và trên không/drone, chỉ dành riêng cho khách hàng Enterprise.
Xuất model YOLO sang định dạng .aimodel mới của Apple dành cho runtime Core AI sau khi iOS 27 và macOS 27 được phát hành rộng rãi, đồng thời vẫn hỗ trợ Core ML để tương thích với nhiều thiết bị hơn.
Chạy Platform trong hạ tầng riêng của bạn, giữ toàn quyền kiểm soát dữ liệu và quá trình huấn luyện.
Các khả năng mới sẽ được bổ sung vào dòng YOLO trong suốt năm 2027:
- YOLO-OCR — nhận dạng văn bản nhanh và chính xác
- YOLO-Face — nhận dạng và phân tích khuôn mặt
- YOLO-Stereo3D — phát hiện 3D stereo từ cặp camera hai mắt dành cho robotics, một giải pháp thay thế lidar sử dụng trực tiếp camera
Phát triển trên nền tảng YOLO mới nhất
Bắt đầu huấn luyện và triển khai với YOLO26 ngay hôm nay — và sẵn sàng cho mọi điều sắp tới.