Ultralytics YOLO 模型
借助 Ultralytics YOLO 模型构建视觉 AI 解决方案，通过高效的计算机视觉任务，实现快速、精准的图像和视频实时分析。
深受全球领先机构信赖
试用 YOLO26 推理
拖放图像，查看实时目标检测效果
我们的模型带来的影响
借助我们先进的视觉 AI 模型，优化各行业的工作流程。由 Ultralytics 提供支持，兼具速度、准确性和易用性。
YOLO 模型的演进
从最初的 YOLO 架构到 Ultralytics YOLO26，这个模型系列持续改进实时计算机视觉工作流。
Ultralytics YOLO 模型一览
比较近期 Ultralytics YOLO 模型系列的速度、准确率和支持的视觉任务。
企业级安全与合规
放心构建和部署。已通过 ISO 27001 认证、获得 SOC 2 鉴证，并支持符合 HIPAA 要求。
SOC 2 Type I
ISO 27001:2022
HIPAA
GDPR 与 CCPA
为什么选择 Ultralytics YOLO？
针对边缘端和云端部署进行优化
无缝集成，内置安全保护
许可与合规清晰明了
全球社区支持
先进的准确率与效率
客户评价
Ultralytics YOLO 模型帮助我们将 AI 服务的实施速度提升了 25.2%。这些模型易于部署，实际表现出色，在不牺牲运行性能的前提下，带来更高的速度、准确度和可扩展性。
在我们评估过的所有模型中，YOLO 在我们的应用场景中速度远超其他模型。
Ultralytics YOLO26 可在 Axelera 平台上无缝运行，以极少的集成工作量加快边缘 AI 部署。这正是能帮助客户更快从开发走向生产的硬件与软件协作。
Alexis Crowell, 全球首席营销官兼美洲区总经理
使用 Ultralytics YOLOv8 nano，我们可以在边缘设备上重新训练，并在几小时而非几周内交付新模型，同时只需传输少量数据。这种准确度与小巧体积的结合，正是我们的环境所需要的。
我们打造具备计算机视觉能力的机器人，用于在食品生产线上拾取和摆放原料。机器人操作要求精度达到厘米以下，而 Ultralytics YOLO 模型非常擅长提供这样的准确度。
Ultralytics YOLO 模型在我们的 STM32 微控制器上的表现，为边缘计算机视觉开辟了新的可能。通过简化集成并支持多种模型变体，开发者能够获得构建可扩展、响应迅速的嵌入式视觉解决方案所需的一切。
他们以卓越的准确度和效率，将视觉数据转化为可执行的洞察。此次合作将 Ultralytics YOLOv8 与 SSS（Sony Semiconductor Solutions Corporation）的 IMX500 传感器相结合，提供强大的端侧 AI 能力，帮助依赖高性能视觉数据处理的企业提升实时决策水平。
Wei Tang, 业务拓展经理
Ultralytics 的 YOLO 模型为 AI 行业带来了重大突破。开发者青睐 YOLOv5 和 YOLOv8 模型，因为它们易于使用、性能领先且准确度高。结合 OpenVINO，这些模型有望在现代 CPU 上开箱即用地实现最佳性能。
查看我们的模型实际运行效果
常见问题
Ultralytics YOLO26 有多个版本：YOLO26n、YOLO26s、YOLO26m、YOLO26l 和 YOLO26x。不同尺寸的版本可以在速度和准确率之间取得平衡，满足各种用途。
Ultralytics Python 包让你可以轻松使用 Ultralytics YOLO 模型，使开发者能够在 Python 项目中训练、验证和部署目标检测、分割等计算机视觉任务。
最适合你使用场景的 Ultralytics YOLO 模型取决于你的需求。最新模型 Ultralytics YOLO26 在精度、速度和多任务支持方面带来了最新改进。
Ultralytics YOLO 包含最新的 YOLO26 模型系列，以及适用于现有工作流的早期 YOLO 模型系列。YOLO 模型支持多种视觉任务，包括目标检测、分割、分类、姿态估计和有向目标检测，适用于各种 AI 应用。
开始使用 Ultralytics YOLO！
从标注到部署，构建可随你一同扩展的视觉 AI 解决方案。