Các mô hình Ultralytics YOLO26
Được xây dựng từ đầu cho thiết bị biên và thiết bị công suất thấp, Ultralytics YOLO26 thiết lập tiêu chuẩn mới cho thị giác máy tính AI thời gian thực, mang lại tốc độ suy luận CPU nhanh hơn tới 43% với cấu trúc tinh gọn và đơn giản hơn.
Được các nhà lãnh đạo ngành tin dùng
Thử nghiệm suy luận YOLO26
Kéo và thả hình ảnh để xem phát hiện đối tượng theo thời gian thực
Hình ảnh đầu vào
Tải lên hình ảnh hoặc chọn một ví dụ để kiểm tra yolo26n. Tài liệu dự đoán
Thả hình ảnh vào đây
hoặc nhấp để duyệt
Hỗ trợ JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP và hơn thế nữa (tối đa 10MB)
Độ tin cậy
0.25
IoU
0.70
Kích thước ảnh
640
Tài liệu API
Triển khai model của bạn để nhận endpoint suy luận chuyên dụng với xác thực bằng API key — sau đó thay thế URL và key giữ chỗ dưới đây bằng các giá trị triển khai của bạn. Tài liệu triển khai
Lưu ý: Đây là mã ví dụ. Hãy triển khai model của bạn trước để nhận URL endpoint và API key.
import requests
# Replace with your deployment URL and API key
url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"
# Optional inference parameters (conf, iou, imgsz)
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}
with open("image.jpg", "rb") as f:
response = requests.post(
url,
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
data=args,
files={"file": f},
)
print(response.json())Các cải tiến chính của Ultralytics YOLO26
Suy luận CPU nhanh hơn tới 43%
Hiệu suất thời gian thực trên các thiết bị không có GPU, được xây dựng chuyên dụng cho biên và các môi trường hạn chế.
Suy luận end-to-end không cần NMS
Dự đoán được tạo trực tiếp, không cần bước hậu xử lý. Độ trễ thấp hơn, triển khai đơn giản hơn.
Không DFL, tương thích phần cứng rộng rãi hơn
Việc loại bỏ Distribution Focal Loss giúp đơn giản hóa quá trình xuất mô hình và mở rộng khả năng tương thích với thiết bị biên.
MuSGD: Một trình tối ưu hóa thông minh hơn
Một sự kết hợp giữa SGD và Muon lấy cảm hứng từ các tiến bộ trong đào tạo LLM để huấn luyện ổn định hơn.
Tổng quan về các mô hình Ultralytics YOLO
So sánh các dòng mô hình Ultralytics YOLO gần đây về tốc độ, độ chính xác và các tác vụ thị giác được hỗ trợ.
| Tính năng |  |  |  |  |
|---|---|---|---|---|
| Tốc độ Thời gian xử lý ảnh | 1,06 ms | 0,99 ms | 1,5 ms | 1,7 ms |
| Độ chính xác mAP50-95 | 34,3% | 37,3% | 39,5% | 40,9% |
| Phát hiện đối tượng | ||||
| Phân đoạn thực thể | - | |||
| Phân đoạn ngữ nghĩa (Semantic segmentation) | - | - | ||
| Ước tính độ sâu | - | - | - | |
| Phân loại hình ảnh | - | |||
| Ước tính tư thế | - | |||
| Phát hiện OBB | - |
Tại sao nên chọn Ultralytics YOLO26?
Được xây dựng cho biên và đám mây
Chạy hiệu quả trên CPU, GPU và phần cứng biên. Xuất ra 20 định dạng và triển khai ở mọi nơi.
Suy luận CPU nhanh hơn tới 43%
AI thị giác thời gian thực trên các thiết bị hạn chế về tài nguyên, mà không đánh đổi độ chính xác.
Phát hiện thế giới mở với YOLOE-26
Phát hiện vượt ngoài các danh mục cố định bằng cách sử dụng gợi ý văn bản, gợi ý hình ảnh hoặc suy luận không cần gợi ý.
Tích hợp liền mạch
YOLO26 tuân theo giao diện quen thuộc như YOLOv8 và YOLO11, không có đường cong học tập khó khăn.
Được hỗ trợ bởi một cộng đồng toàn cầu
Các kênh hỗ trợ chuyên biệt, diễn đàn tích cực và các bản cập nhật thường xuyên giúp bạn tiến bước.
Cấp phép rõ ràng
Các tùy chọn linh hoạt cho mục đích học thuật, nguồn mở và thương mại theo AGPL-3.0 và Enterprise.
Xem các mô hình của chúng tôi hoạt động
Glacier Robotics đã giảm 70% lượng rò rỉ nhựa PET trên các cơ sở tái chế tại Hoa Kỳ
Xem cách Glacier Robotics sử dụng Ultralytics YOLO11 để giảm 70% rò rỉ nhựa PET, cải thiện độ chính xác trong quá trình tái chế và tự động hóa việc phân loại rác thải.
SOHGA cắt giảm 30% thời gian giám sát bãi đỗ xe với Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách hệ thống MEGURU của SOHGA sử dụng Ultralytics YOLO26 để tự động hóa việc tuần tra bãi đỗ xe, giảm 30% thời gian tuần tra và cải thiện độ an toàn.
Scaleout cắt giảm thời gian cập nhật model từ hàng tuần xuống còn vài giờ với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Scaleout sử dụng Ultralytics YOLO và học liên kết (federated learning) để tinh chỉnh các model AI trên thiết bị cạnh (edge devices) trong khi vẫn bảo mật dữ liệu nhạy cảm.
RapiD Engineering triển khai kiểm soát chất lượng hải sản nhanh hơn 1 tuần với Ultralytics YOLO
Xem cách RapiD Engineering sử dụng Ultralytics YOLO để tự động hóa quy trình kiểm tra cá hồi, phát hiện lỗi theo thời gian thực và tiết kiệm một tuần làm việc kỹ thuật.
Project Ocean Oasis thúc đẩy bảo tồn rạn san hô với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Project Ocean Oasis sử dụng Ultralytics YOLO, edge AI, và các hệ thống giám sát tự động để mở rộng quy mô bảo tồn rạn san hô và trí tuệ đại dương.
Volley hỗ trợ hơn 250 huấn luyện viên AI trên sân với Ultralytics YOLO
"Điều thực sự tuyệt vời là mô hình hoạt động rất tốt trong thời gian thực trên phần cứng biên tại thiết bị tập luyện, và chúng tôi có thể sử dụng cùng một mô hình đó trên đám mây để chạy chính xác cùng một luồng."
WG Tech Solutions cắt giảm 28% vi phạm an toàn với Ultralytics YOLO và bộ tăng tốc AI của Axelera
Tìm hiểu cách WG Tech Solutions quản lý việc giảm 28% các vi phạm an toàn trong sản xuất bằng cách tận dụng Ultralytics YOLO và bộ tăng tốc AI của Axelera
Stride cung cấp phân tích dáng đi ngựa trong 1 phút với Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách Stride tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để ước tính tư thế ngựa, thực hiện phân tích dáng đi hoàn chỉnh trong chưa đầy 1 phút.
Pixelabs đạt 95% recall với quy trình tự động hóa dựa trên Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách Pixelabs tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để tự động hóa quy trình làm việc và đạt được 95% recall.
SiteAssist cải thiện an toàn công trường bằng cách xử lý hơn 770 nghìn hình ảnh với Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách SiteAssist tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để cải thiện an toàn tại công trường xây dựng.
Chef Robotics sử dụng Ultralytics YOLO để cắt giảm 67% lượng thực phẩm bị loại bỏ
Khám phá cách Chef Robotics sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để lắp ráp thực phẩm chính xác.
Cali Intelligence rút ngắn 43% hàng đợi thanh toán với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Cali Intelligence sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để giảm hàng đợi thanh toán tại cửa hàng bán lẻ với tính năng phát hiện đối tượng.
MarineSitu đạt thời gian hoạt động 96%+ trong giám sát dưới nước bằng cách sử dụng Ultralytics YOLO
Khám phá cách MarineSitu sử dụng Ultralytics YOLO để chuyển đổi việc phát hiện đối tượng dưới nước.
Theia Scientific tăng tốc phân tích hiển vi gấp 43 lần với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Theia Scientific sử dụng Ultralytics YOLO để định nghĩa lại quá trình phân tích dữ liệu hiển vi.
eSmart Systems giảm một nửa thời gian kiểm tra đường dây điện với Ultralytics YOLO
Khám phá cách eSmart Systems sử dụng Ultralytics YOLO để tăng tốc độ phát hiện lỗi và chuyển đổi công tác kiểm tra tiện ích.
Axelera AI cung cấp 34 FPS cho inference AI ở biên sử dụng Ultralytics YOLO
Khám phá cách Axelera AI sử dụng Ultralytics YOLO để mang lại thị giác máy tính tại biên nhanh, chính xác và hiệu quả trên các chip Metis AI.
STMicroelectronics chạy Ultralytics YOLO trên MCU với chỉ 9,4 mJ mỗi lượt inference
Khám phá cách STMicroelectronics triển khai hiệu quả các mô hình Ultralytics YOLO trên các vi điều khiển công suất thấp để đạt được suy luận thời gian thực chính xác tại biên.
Specialvideo đạt độ chính xác kiểm tra thực phẩm 99% với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Specialvideo sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để hỗ trợ kiểm tra thực phẩm bằng AI theo thời gian thực, đảm bảo chất lượng, giảm lãng phí và tăng hiệu quả.
Vivity AI tiết kiệm hơn 5 triệu đô la một năm trong hoạt động công nghiệp với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Vivity AI tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để nâng cao tự động hóa công nghiệp, cải thiện hiệu quả, giảm thời gian chết và đảm bảo an toàn nơi làm việc.
Videologic Analytics mở rộng quy mô lên 10 nghìn giấy phép camera AI với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Videologic Analytics tích hợp các mô hình Ultralytics YOLO để tăng cường giám sát video, cải thiện độ chính xác phát hiện, giảm báo động giả và tối ưu hóa việc giám sát mối đe dọa thời gian thực.
Prezent tăng độ chính xác phát hiện slide lên 34% với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Prezent tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để tự động hóa việc phát hiện phần tử slide, giảm thời gian xử lý xuống dưới 10 giây trong khi vẫn bảo toàn cấu trúc và thiết kế.
ALYCE tăng tốc suy luận AI giao thông thêm 20% với Ultralytics YOLO
Khám phá cách ALYCE sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để tăng cường độ chính xác của dữ liệu, tối ưu hóa giao thông đô thị và tạo ra các giải pháp giao thông dựa trên AI cho các thành phố thông minh và bền vững hơn.
Kiwitron sử dụng Ultralytics YOLO để phát hiện các mối nguy công nghiệp từ khoảng cách 30m
Khám phá cách Kiwitron sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO trong giải pháp KewiEye để phát hiện và xử lý các mối nguy hiểm công nghiệp nhằm đảm bảo an toàn tốt hơn.
Glacier Robotics đã giảm 70% lượng rò rỉ nhựa PET trên các cơ sở tái chế tại Hoa Kỳ
Xem cách Glacier Robotics sử dụng Ultralytics YOLO11 để giảm 70% rò rỉ nhựa PET, cải thiện độ chính xác trong quá trình tái chế và tự động hóa việc phân loại rác thải.
SOHGA cắt giảm 30% thời gian giám sát bãi đỗ xe với Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách hệ thống MEGURU của SOHGA sử dụng Ultralytics YOLO26 để tự động hóa việc tuần tra bãi đỗ xe, giảm 30% thời gian tuần tra và cải thiện độ an toàn.
Scaleout cắt giảm thời gian cập nhật model từ hàng tuần xuống còn vài giờ với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Scaleout sử dụng Ultralytics YOLO và học liên kết (federated learning) để tinh chỉnh các model AI trên thiết bị cạnh (edge devices) trong khi vẫn bảo mật dữ liệu nhạy cảm.
RapiD Engineering triển khai kiểm soát chất lượng hải sản nhanh hơn 1 tuần với Ultralytics YOLO
Xem cách RapiD Engineering sử dụng Ultralytics YOLO để tự động hóa quy trình kiểm tra cá hồi, phát hiện lỗi theo thời gian thực và tiết kiệm một tuần làm việc kỹ thuật.
Project Ocean Oasis thúc đẩy bảo tồn rạn san hô với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Project Ocean Oasis sử dụng Ultralytics YOLO, edge AI, và các hệ thống giám sát tự động để mở rộng quy mô bảo tồn rạn san hô và trí tuệ đại dương.
Volley hỗ trợ hơn 250 huấn luyện viên AI trên sân với Ultralytics YOLO
"Điều thực sự tuyệt vời là mô hình hoạt động rất tốt trong thời gian thực trên phần cứng biên tại thiết bị tập luyện, và chúng tôi có thể sử dụng cùng một mô hình đó trên đám mây để chạy chính xác cùng một luồng."
WG Tech Solutions cắt giảm 28% vi phạm an toàn với Ultralytics YOLO và bộ tăng tốc AI của Axelera
Tìm hiểu cách WG Tech Solutions quản lý việc giảm 28% các vi phạm an toàn trong sản xuất bằng cách tận dụng Ultralytics YOLO và bộ tăng tốc AI của Axelera
Stride cung cấp phân tích dáng đi ngựa trong 1 phút với Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách Stride tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để ước tính tư thế ngựa, thực hiện phân tích dáng đi hoàn chỉnh trong chưa đầy 1 phút.
Pixelabs đạt 95% recall với quy trình tự động hóa dựa trên Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách Pixelabs tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để tự động hóa quy trình làm việc và đạt được 95% recall.
SiteAssist cải thiện an toàn công trường bằng cách xử lý hơn 770 nghìn hình ảnh với Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách SiteAssist tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để cải thiện an toàn tại công trường xây dựng.
Chef Robotics sử dụng Ultralytics YOLO để cắt giảm 67% lượng thực phẩm bị loại bỏ
Khám phá cách Chef Robotics sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để lắp ráp thực phẩm chính xác.
Cali Intelligence rút ngắn 43% hàng đợi thanh toán với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Cali Intelligence sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để giảm hàng đợi thanh toán tại cửa hàng bán lẻ với tính năng phát hiện đối tượng.
MarineSitu đạt thời gian hoạt động 96%+ trong giám sát dưới nước bằng cách sử dụng Ultralytics YOLO
Khám phá cách MarineSitu sử dụng Ultralytics YOLO để chuyển đổi việc phát hiện đối tượng dưới nước.
Theia Scientific tăng tốc phân tích hiển vi gấp 43 lần với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Theia Scientific sử dụng Ultralytics YOLO để định nghĩa lại quá trình phân tích dữ liệu hiển vi.
eSmart Systems giảm một nửa thời gian kiểm tra đường dây điện với Ultralytics YOLO
Khám phá cách eSmart Systems sử dụng Ultralytics YOLO để tăng tốc độ phát hiện lỗi và chuyển đổi công tác kiểm tra tiện ích.
Axelera AI cung cấp 34 FPS cho inference AI ở biên sử dụng Ultralytics YOLO
Khám phá cách Axelera AI sử dụng Ultralytics YOLO để mang lại thị giác máy tính tại biên nhanh, chính xác và hiệu quả trên các chip Metis AI.
STMicroelectronics chạy Ultralytics YOLO trên MCU với chỉ 9,4 mJ mỗi lượt inference
Khám phá cách STMicroelectronics triển khai hiệu quả các mô hình Ultralytics YOLO trên các vi điều khiển công suất thấp để đạt được suy luận thời gian thực chính xác tại biên.
Specialvideo đạt độ chính xác kiểm tra thực phẩm 99% với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Specialvideo sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để hỗ trợ kiểm tra thực phẩm bằng AI theo thời gian thực, đảm bảo chất lượng, giảm lãng phí và tăng hiệu quả.
Vivity AI tiết kiệm hơn 5 triệu đô la một năm trong hoạt động công nghiệp với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Vivity AI tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để nâng cao tự động hóa công nghiệp, cải thiện hiệu quả, giảm thời gian chết và đảm bảo an toàn nơi làm việc.
Videologic Analytics mở rộng quy mô lên 10 nghìn giấy phép camera AI với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Videologic Analytics tích hợp các mô hình Ultralytics YOLO để tăng cường giám sát video, cải thiện độ chính xác phát hiện, giảm báo động giả và tối ưu hóa việc giám sát mối đe dọa thời gian thực.
Prezent tăng độ chính xác phát hiện slide lên 34% với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Prezent tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để tự động hóa việc phát hiện phần tử slide, giảm thời gian xử lý xuống dưới 10 giây trong khi vẫn bảo toàn cấu trúc và thiết kế.
ALYCE tăng tốc suy luận AI giao thông thêm 20% với Ultralytics YOLO
Khám phá cách ALYCE sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để tăng cường độ chính xác của dữ liệu, tối ưu hóa giao thông đô thị và tạo ra các giải pháp giao thông dựa trên AI cho các thành phố thông minh và bền vững hơn.
Kiwitron sử dụng Ultralytics YOLO để phát hiện các mối nguy công nghiệp từ khoảng cách 30m
Khám phá cách Kiwitron sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO trong giải pháp KewiEye để phát hiện và xử lý các mối nguy hiểm công nghiệp nhằm đảm bảo an toàn tốt hơn.
Glacier Robotics đã giảm 70% lượng rò rỉ nhựa PET trên các cơ sở tái chế tại Hoa Kỳ
Xem cách Glacier Robotics sử dụng Ultralytics YOLO11 để giảm 70% rò rỉ nhựa PET, cải thiện độ chính xác trong quá trình tái chế và tự động hóa việc phân loại rác thải.
SOHGA cắt giảm 30% thời gian giám sát bãi đỗ xe với Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách hệ thống MEGURU của SOHGA sử dụng Ultralytics YOLO26 để tự động hóa việc tuần tra bãi đỗ xe, giảm 30% thời gian tuần tra và cải thiện độ an toàn.
Scaleout cắt giảm thời gian cập nhật model từ hàng tuần xuống còn vài giờ với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Scaleout sử dụng Ultralytics YOLO và học liên kết (federated learning) để tinh chỉnh các model AI trên thiết bị cạnh (edge devices) trong khi vẫn bảo mật dữ liệu nhạy cảm.
RapiD Engineering triển khai kiểm soát chất lượng hải sản nhanh hơn 1 tuần với Ultralytics YOLO
Xem cách RapiD Engineering sử dụng Ultralytics YOLO để tự động hóa quy trình kiểm tra cá hồi, phát hiện lỗi theo thời gian thực và tiết kiệm một tuần làm việc kỹ thuật.
Project Ocean Oasis thúc đẩy bảo tồn rạn san hô với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Project Ocean Oasis sử dụng Ultralytics YOLO, edge AI, và các hệ thống giám sát tự động để mở rộng quy mô bảo tồn rạn san hô và trí tuệ đại dương.
Volley hỗ trợ hơn 250 huấn luyện viên AI trên sân với Ultralytics YOLO
"Điều thực sự tuyệt vời là mô hình hoạt động rất tốt trong thời gian thực trên phần cứng biên tại thiết bị tập luyện, và chúng tôi có thể sử dụng cùng một mô hình đó trên đám mây để chạy chính xác cùng một luồng."
WG Tech Solutions cắt giảm 28% vi phạm an toàn với Ultralytics YOLO và bộ tăng tốc AI của Axelera
Tìm hiểu cách WG Tech Solutions quản lý việc giảm 28% các vi phạm an toàn trong sản xuất bằng cách tận dụng Ultralytics YOLO và bộ tăng tốc AI của Axelera
Stride cung cấp phân tích dáng đi ngựa trong 1 phút với Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách Stride tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để ước tính tư thế ngựa, thực hiện phân tích dáng đi hoàn chỉnh trong chưa đầy 1 phút.
Pixelabs đạt 95% recall với quy trình tự động hóa dựa trên Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách Pixelabs tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để tự động hóa quy trình làm việc và đạt được 95% recall.
SiteAssist cải thiện an toàn công trường bằng cách xử lý hơn 770 nghìn hình ảnh với Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách SiteAssist tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để cải thiện an toàn tại công trường xây dựng.
Chef Robotics sử dụng Ultralytics YOLO để cắt giảm 67% lượng thực phẩm bị loại bỏ
Khám phá cách Chef Robotics sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để lắp ráp thực phẩm chính xác.
Cali Intelligence rút ngắn 43% hàng đợi thanh toán với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Cali Intelligence sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để giảm hàng đợi thanh toán tại cửa hàng bán lẻ với tính năng phát hiện đối tượng.
MarineSitu đạt thời gian hoạt động 96%+ trong giám sát dưới nước bằng cách sử dụng Ultralytics YOLO
Khám phá cách MarineSitu sử dụng Ultralytics YOLO để chuyển đổi việc phát hiện đối tượng dưới nước.
Theia Scientific tăng tốc phân tích hiển vi gấp 43 lần với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Theia Scientific sử dụng Ultralytics YOLO để định nghĩa lại quá trình phân tích dữ liệu hiển vi.
eSmart Systems giảm một nửa thời gian kiểm tra đường dây điện với Ultralytics YOLO
Khám phá cách eSmart Systems sử dụng Ultralytics YOLO để tăng tốc độ phát hiện lỗi và chuyển đổi công tác kiểm tra tiện ích.
Axelera AI cung cấp 34 FPS cho inference AI ở biên sử dụng Ultralytics YOLO
Khám phá cách Axelera AI sử dụng Ultralytics YOLO để mang lại thị giác máy tính tại biên nhanh, chính xác và hiệu quả trên các chip Metis AI.
STMicroelectronics chạy Ultralytics YOLO trên MCU với chỉ 9,4 mJ mỗi lượt inference
Khám phá cách STMicroelectronics triển khai hiệu quả các mô hình Ultralytics YOLO trên các vi điều khiển công suất thấp để đạt được suy luận thời gian thực chính xác tại biên.
Specialvideo đạt độ chính xác kiểm tra thực phẩm 99% với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Specialvideo sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để hỗ trợ kiểm tra thực phẩm bằng AI theo thời gian thực, đảm bảo chất lượng, giảm lãng phí và tăng hiệu quả.
Vivity AI tiết kiệm hơn 5 triệu đô la một năm trong hoạt động công nghiệp với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Vivity AI tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để nâng cao tự động hóa công nghiệp, cải thiện hiệu quả, giảm thời gian chết và đảm bảo an toàn nơi làm việc.
Videologic Analytics mở rộng quy mô lên 10 nghìn giấy phép camera AI với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Videologic Analytics tích hợp các mô hình Ultralytics YOLO để tăng cường giám sát video, cải thiện độ chính xác phát hiện, giảm báo động giả và tối ưu hóa việc giám sát mối đe dọa thời gian thực.
Prezent tăng độ chính xác phát hiện slide lên 34% với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Prezent tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để tự động hóa việc phát hiện phần tử slide, giảm thời gian xử lý xuống dưới 10 giây trong khi vẫn bảo toàn cấu trúc và thiết kế.
ALYCE tăng tốc suy luận AI giao thông thêm 20% với Ultralytics YOLO
Khám phá cách ALYCE sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để tăng cường độ chính xác của dữ liệu, tối ưu hóa giao thông đô thị và tạo ra các giải pháp giao thông dựa trên AI cho các thành phố thông minh và bền vững hơn.
Kiwitron sử dụng Ultralytics YOLO để phát hiện các mối nguy công nghiệp từ khoảng cách 30m
Khám phá cách Kiwitron sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO trong giải pháp KewiEye để phát hiện và xử lý các mối nguy hiểm công nghiệp nhằm đảm bảo an toàn tốt hơn.
Các câu hỏi thường gặp
YOLO26 hỗ trợ xuất sang TensorRT, ONNX, CoreML, TFLite và OpenVINO, bao phủ hầu hết các mục tiêu triển khai biên phổ biến. Kiến trúc không cần NMS (NMS-free) đồng nghĩa với việc ít rắc rối khi tích hợp hơn và độ trễ thấp hơn ngay khi bắt đầu sử dụng.
Có. YOLO26 tuân theo giao diện tương tự như các phiên bản Ultralytics YOLO trước đây, vì vậy việc chuyển đổi rất đơn giản. Chỉ cần thay thế bằng trọng số model YOLO26 của bạn.
Phát hiện đối tượng, phân đoạn thực thể, phân đoạn ngữ nghĩa, phân loại hình ảnh, ước tính tư thế và phát hiện đối tượng có định hướng, tất cả đều nằm trong một họ model thống nhất.
Biến thể nano (n) là lựa chọn lý tưởng cho các thiết bị biên và thiết bị hạn chế về CPU. Các biến thể small (s) và medium (m) mang lại sự cân bằng tốt giữa tốc độ và độ chính xác cho hầu hết các ứng dụng. Các biến thể large (l) và extra-large (x) cung cấp độ chính xác tối đa cho các khối lượng công việc đòi hỏi khắt khe.
YOLO26 loại bỏ DFL để xuất model đơn giản hơn, loại bỏ NMS để suy luận end-to-end nhanh hơn, cải thiện độ chính xác cho đối tượng nhỏ với ProgLoss + STAL, giới thiệu trình tối ưu hóa MuSGD để huấn luyện ổn định hơn và mang lại hiệu suất suy luận CPU nhanh hơn tới 43%.
Bắt đầu với Ultralytics YOLO!
Từ gắn nhãn đến triển khai, xây dựng các giải pháp vision AI có thể mở rộng cùng bạn.