Ultralytics YOLO26模型
Ultralytics YOLO26专为边缘和低功耗设备从零构建，树立了实时视觉AI的新标准，凭借更简洁的架构实现了最高43%的CPU推理加速。
受行业领导者信赖
体验 YOLO26 推理
拖放一张图像以查看实时目标检测
Ultralytics YOLO26的主要改进
CPU推理速度最高提升43%
在无GPU设备上实现实时性能，专为边缘和受限环境打造。
无需NMS的端到端推理
直接生成预测结果，无需后处理步骤。延迟更低，部署更简单。
无DFL，硬件兼容性更广
移除分布焦点损失（Distribution Focal Loss）简化了模型导出并拓宽了边缘设备的兼容性。
MuSGD：更智能的优化器
受大语言模型训练进展启发，结合了SGD和Muon的混合优化器，使训练更加稳定。
Ultralytics YOLO模型概览
比较近期各Ultralytics YOLO模型系列的性能，涵盖速度、准确率及支持的视觉任务。
| 功能 |  | .svg) |  |  |
|---|---|---|---|---|
| 速度 图像处理时间 | 1.06 ms | 0.99 ms | 1.5 ms | 1.7 ms |
| 准确率 mAP50-95 | 34.3% | 37.3% | 39.5% | 40.9% |
| 目标检测 | ||||
| 图像分类 | ||||
| 实例分割 | ||||
| 语义分割 | - | - | - | |
| 姿态估计 | - | |||
| OBB检测 | - |
为什么要选择Ultralytics YOLO26？
为边缘和云端构建
在CPU、GPU和边缘硬件上高效运行。可导出为19种格式，部署于任何地方。
CPU推理速度最高提升43%
在资源受限的设备上实现实时视觉AI，且不牺牲准确率。
基于YOLOE-26的开放世界检测
通过文本提示、视觉提示或无需提示的推理，实现超越固定类别的检测。
无缝集成
YOLO26遵循与YOLOv8和YOLO11相同的熟悉接口，没有陡峭的学习曲线。
全球社区支持
专业的支持渠道、活跃的论坛和定期更新助力你不断进步。
清晰的授权
在AGPL-3.0和企业版协议下，为学术、开源和商业用途提供灵活的选择。
查看我们模型的实际应用
RapiD Engineering 使用 Ultralytics YOLO 将海鲜质量控制的部署速度提高了 1 周
了解 RapiD Engineering 如何使用 Ultralytics YOLO 实现鲑鱼检查自动化，实时检测缺陷，并节省了一周的工程工作量。
Learn more
Project Ocean Oasis 利用 Ultralytics YOLO 推进珊瑚礁保护
了解 Project Ocean Oasis 如何使用 Ultralytics YOLO、边缘 AI 和自主监控系统来扩展珊瑚礁保护和海洋智能。
Learn more
Volley 利用 Ultralytics YOLO 为超过 250 个场上 AI 教练提供支持
“真正棒的是，该模型在训练器的边缘硬件上能实现极佳的实时性能，而且我们可以在云端使用同一个模型来运行完全相同的工作流。”
Learn more
WG Tech Solutions 通过 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI 加速器将安全违规行为减少了 28%
了解 WG Tech Solutions 如何利用 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI 加速器将制造业的安全违规行为减少了 28%
Learn more
Stride 使用 Ultralytics YOLO 提供 1 分钟的马匹步态分析
了解 Stride 如何利用 Ultralytics YOLO 模型进行马匹姿态估计，在不到 1 分钟内完成全面的步态分析。
Learn more
Pixelabs 通过 Ultralytics YOLO 驱动的自动化实现了 95% 的召回率
了解 Pixelabs 如何利用 Ultralytics YOLO 模型自动化工作流程并实现 95% 的召回率。
Learn more
SiteAssist 通过 Ultralytics YOLO 处理超过 77 万张图像来改善现场安全
了解 SiteAssist 如何利用 Ultralytics YOLO 模型改善施工现场安全。
Learn more
Chef Robotics 使用 Ultralytics YOLO 将食品损耗降低了 67%
探索 Chef Robotics 如何利用 Ultralytics YOLO 模型实现精准的食品装配。
Learn more
Cali Intelligence 使用 Ultralytics YOLO 将结账排队时间缩短了 43%
探索 Cali Intelligence 如何使用 Ultralytics YOLO 模型通过目标检测来缩短零售结账队列。
Learn more.webp)
MarineSitu 使用 Ultralytics YOLO 在水下监测中实现 96%+ 的正常运行时间
了解 MarineSitu 如何使用 Ultralytics YOLO 改变水下目标检测方式。
Learn more
Theia Scientific 使用 Ultralytics YOLO 将显微镜分析速度提高了 43 倍
了解 Theia Scientific 如何使用 Ultralytics YOLO 重新定义显微镜数据分析。
Learn more
eSmart Systems 使用 Ultralytics YOLO 将电力巡检时间缩短了一半
了解 eSmart Systems 如何使用 Ultralytics YOLO 提高缺陷检测速度并实现电力巡检转型。
Learn more
Axelera AI 使用 Ultralytics YOLO 实现 34 FPS 的边缘 AI 推理
了解 Axelera AI 如何使用 Ultralytics YOLO 在 Metis AI 芯片上实现快速、准确且高效的边缘视觉。
Learn more%201.webp)
STMicroelectronics 在 MCU 上运行 Ultralytics YOLO，每次推理仅需 9.4 mJ
了解 STMicroelectronics 如何高效地在低功耗微控制器上部署 Ultralytics YOLO 模型，以在边缘侧实现精确的实时推理。
Learn more
Specialvideo 使用 Ultralytics YOLO 实现了 99% 的食品检测准确率
了解 Specialvideo 如何使用 Ultralytics YOLO 模型为实时 AI 食品检测提供动力，从而确保质量、减少浪费并提高效率。
Learn more
Vivity AI 通过 Ultralytics YOLO 每年在工业运营中节省超过 500 万美元
了解 Vivity AI 如何利用 Ultralytics YOLO 模型加强工业自动化，提高效率，减少停机时间并确保工作场所安全。
Learn more
Videologic Analytics 通过 Ultralytics YOLO 扩展至 1 万个 AI 摄像头许可证
了解 Videologic Analytics 如何集成 Ultralytics YOLO 模型以增强视频监控，提高检测准确率，减少误报，并优化实时威胁监控。
Learn more
Prezent 使用 Ultralytics YOLO 将幻灯片检测准确率提高了 34%
了解 Prezent 如何利用 Ultralytics YOLO 模型自动化幻灯片元素检测，在保持结构和设计的同时将处理时间缩短至 10 秒以内。
Learn more.webp)
ALYCE 通过 Ultralytics YOLO 将交通 AI 推理速度提升了 20%
了解 ALYCE 如何使用 Ultralytics YOLO 模型来提高数据准确性、优化城市交通，并为可持续发展的智慧城市构建人工智能驱动的交通解决方案。
Learn more
Kiwitron 使用 Ultralytics YOLO 在 30 米外检测工业危险
探索 Kiwitron 如何在其 KewiEye 解决方案中使用 Ultralytics YOLO 模型来检测和应对工业危险，从而提高安全性。
Learn moreRapiD Engineering 使用 Ultralytics YOLO 将海鲜质量控制的部署速度提高了 1 周
了解 RapiD Engineering 如何使用 Ultralytics YOLO 实现鲑鱼检查自动化，实时检测缺陷，并节省了一周的工程工作量。
Learn moreProject Ocean Oasis 利用 Ultralytics YOLO 推进珊瑚礁保护
了解 Project Ocean Oasis 如何使用 Ultralytics YOLO、边缘 AI 和自主监控系统来扩展珊瑚礁保护和海洋智能。
Learn moreVolley 利用 Ultralytics YOLO 为超过 250 个场上 AI 教练提供支持
“真正棒的是，该模型在训练器的边缘硬件上能实现极佳的实时性能，而且我们可以在云端使用同一个模型来运行完全相同的工作流。”
Learn moreWG Tech Solutions 通过 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI 加速器将安全违规行为减少了 28%
了解 WG Tech Solutions 如何利用 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI 加速器将制造业的安全违规行为减少了 28%
Learn moreStride 使用 Ultralytics YOLO 提供 1 分钟的马匹步态分析
了解 Stride 如何利用 Ultralytics YOLO 模型进行马匹姿态估计，在不到 1 分钟内完成全面的步态分析。
Learn morePixelabs 通过 Ultralytics YOLO 驱动的自动化实现了 95% 的召回率
了解 Pixelabs 如何利用 Ultralytics YOLO 模型自动化工作流程并实现 95% 的召回率。
Learn moreSiteAssist 通过 Ultralytics YOLO 处理超过 77 万张图像来改善现场安全
了解 SiteAssist 如何利用 Ultralytics YOLO 模型改善施工现场安全。
Learn moreChef Robotics 使用 Ultralytics YOLO 将食品损耗降低了 67%
探索 Chef Robotics 如何利用 Ultralytics YOLO 模型实现精准的食品装配。
Learn moreCali Intelligence 使用 Ultralytics YOLO 将结账排队时间缩短了 43%
探索 Cali Intelligence 如何使用 Ultralytics YOLO 模型通过目标检测来缩短零售结账队列。
Learn moreMarineSitu 使用 Ultralytics YOLO 在水下监测中实现 96%+ 的正常运行时间
了解 MarineSitu 如何使用 Ultralytics YOLO 改变水下目标检测方式。
Learn moreTheia Scientific 使用 Ultralytics YOLO 将显微镜分析速度提高了 43 倍
了解 Theia Scientific 如何使用 Ultralytics YOLO 重新定义显微镜数据分析。
Learn moreeSmart Systems 使用 Ultralytics YOLO 将电力巡检时间缩短了一半
了解 eSmart Systems 如何使用 Ultralytics YOLO 提高缺陷检测速度并实现电力巡检转型。
Learn moreAxelera AI 使用 Ultralytics YOLO 实现 34 FPS 的边缘 AI 推理
了解 Axelera AI 如何使用 Ultralytics YOLO 在 Metis AI 芯片上实现快速、准确且高效的边缘视觉。
Learn moreSTMicroelectronics 在 MCU 上运行 Ultralytics YOLO，每次推理仅需 9.4 mJ
了解 STMicroelectronics 如何高效地在低功耗微控制器上部署 Ultralytics YOLO 模型，以在边缘侧实现精确的实时推理。
Learn moreSpecialvideo 使用 Ultralytics YOLO 实现了 99% 的食品检测准确率
了解 Specialvideo 如何使用 Ultralytics YOLO 模型为实时 AI 食品检测提供动力，从而确保质量、减少浪费并提高效率。
Learn moreVivity AI 通过 Ultralytics YOLO 每年在工业运营中节省超过 500 万美元
了解 Vivity AI 如何利用 Ultralytics YOLO 模型加强工业自动化，提高效率，减少停机时间并确保工作场所安全。
Learn moreVideologic Analytics 通过 Ultralytics YOLO 扩展至 1 万个 AI 摄像头许可证
了解 Videologic Analytics 如何集成 Ultralytics YOLO 模型以增强视频监控，提高检测准确率，减少误报，并优化实时威胁监控。
Learn morePrezent 使用 Ultralytics YOLO 将幻灯片检测准确率提高了 34%
了解 Prezent 如何利用 Ultralytics YOLO 模型自动化幻灯片元素检测，在保持结构和设计的同时将处理时间缩短至 10 秒以内。
Learn moreALYCE 通过 Ultralytics YOLO 将交通 AI 推理速度提升了 20%
了解 ALYCE 如何使用 Ultralytics YOLO 模型来提高数据准确性、优化城市交通，并为可持续发展的智慧城市构建人工智能驱动的交通解决方案。
Learn moreKiwitron 使用 Ultralytics YOLO 在 30 米外检测工业危险
探索 Kiwitron 如何在其 KewiEye 解决方案中使用 Ultralytics YOLO 模型来检测和应对工业危险，从而提高安全性。
Learn moreRapiD Engineering 使用 Ultralytics YOLO 将海鲜质量控制的部署速度提高了 1 周
了解 RapiD Engineering 如何使用 Ultralytics YOLO 实现鲑鱼检查自动化，实时检测缺陷，并节省了一周的工程工作量。
Learn moreProject Ocean Oasis 利用 Ultralytics YOLO 推进珊瑚礁保护
了解 Project Ocean Oasis 如何使用 Ultralytics YOLO、边缘 AI 和自主监控系统来扩展珊瑚礁保护和海洋智能。
Learn moreVolley 利用 Ultralytics YOLO 为超过 250 个场上 AI 教练提供支持
“真正棒的是，该模型在训练器的边缘硬件上能实现极佳的实时性能，而且我们可以在云端使用同一个模型来运行完全相同的工作流。”
Learn moreWG Tech Solutions 通过 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI 加速器将安全违规行为减少了 28%
了解 WG Tech Solutions 如何利用 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI 加速器将制造业的安全违规行为减少了 28%
Learn moreStride 使用 Ultralytics YOLO 提供 1 分钟的马匹步态分析
了解 Stride 如何利用 Ultralytics YOLO 模型进行马匹姿态估计，在不到 1 分钟内完成全面的步态分析。
Learn morePixelabs 通过 Ultralytics YOLO 驱动的自动化实现了 95% 的召回率
了解 Pixelabs 如何利用 Ultralytics YOLO 模型自动化工作流程并实现 95% 的召回率。
Learn moreSiteAssist 通过 Ultralytics YOLO 处理超过 77 万张图像来改善现场安全
了解 SiteAssist 如何利用 Ultralytics YOLO 模型改善施工现场安全。
Learn moreChef Robotics 使用 Ultralytics YOLO 将食品损耗降低了 67%
探索 Chef Robotics 如何利用 Ultralytics YOLO 模型实现精准的食品装配。
Learn moreCali Intelligence 使用 Ultralytics YOLO 将结账排队时间缩短了 43%
探索 Cali Intelligence 如何使用 Ultralytics YOLO 模型通过目标检测来缩短零售结账队列。
Learn moreMarineSitu 使用 Ultralytics YOLO 在水下监测中实现 96%+ 的正常运行时间
了解 MarineSitu 如何使用 Ultralytics YOLO 改变水下目标检测方式。
Learn moreTheia Scientific 使用 Ultralytics YOLO 将显微镜分析速度提高了 43 倍
了解 Theia Scientific 如何使用 Ultralytics YOLO 重新定义显微镜数据分析。
Learn moreeSmart Systems 使用 Ultralytics YOLO 将电力巡检时间缩短了一半
了解 eSmart Systems 如何使用 Ultralytics YOLO 提高缺陷检测速度并实现电力巡检转型。
Learn moreAxelera AI 使用 Ultralytics YOLO 实现 34 FPS 的边缘 AI 推理
了解 Axelera AI 如何使用 Ultralytics YOLO 在 Metis AI 芯片上实现快速、准确且高效的边缘视觉。
Learn moreSTMicroelectronics 在 MCU 上运行 Ultralytics YOLO，每次推理仅需 9.4 mJ
了解 STMicroelectronics 如何高效地在低功耗微控制器上部署 Ultralytics YOLO 模型，以在边缘侧实现精确的实时推理。
Learn moreSpecialvideo 使用 Ultralytics YOLO 实现了 99% 的食品检测准确率
了解 Specialvideo 如何使用 Ultralytics YOLO 模型为实时 AI 食品检测提供动力，从而确保质量、减少浪费并提高效率。
Learn moreVivity AI 通过 Ultralytics YOLO 每年在工业运营中节省超过 500 万美元
了解 Vivity AI 如何利用 Ultralytics YOLO 模型加强工业自动化，提高效率，减少停机时间并确保工作场所安全。
Learn moreVideologic Analytics 通过 Ultralytics YOLO 扩展至 1 万个 AI 摄像头许可证
了解 Videologic Analytics 如何集成 Ultralytics YOLO 模型以增强视频监控，提高检测准确率，减少误报，并优化实时威胁监控。
Learn morePrezent 使用 Ultralytics YOLO 将幻灯片检测准确率提高了 34%
了解 Prezent 如何利用 Ultralytics YOLO 模型自动化幻灯片元素检测，在保持结构和设计的同时将处理时间缩短至 10 秒以内。
Learn moreALYCE 通过 Ultralytics YOLO 将交通 AI 推理速度提升了 20%
了解 ALYCE 如何使用 Ultralytics YOLO 模型来提高数据准确性、优化城市交通，并为可持续发展的智慧城市构建人工智能驱动的交通解决方案。
Learn moreKiwitron 使用 Ultralytics YOLO 在 30 米外检测工业危险
探索 Kiwitron 如何在其 KewiEye 解决方案中使用 Ultralytics YOLO 模型来检测和应对工业危险，从而提高安全性。
Learn more常见问题解答
YOLO26 支持导出为 TensorRT、ONNX、CoreML、TFLite 和 OpenVINO，涵盖了最常见的边缘部署目标。其无 NMS（NMS-free）架构意味着更少的集成麻烦，且开箱即可实现更低的延迟。
是的。YOLO26 遵循与之前 Ultralytics YOLO 版本相同的接口，因此迁移非常简单。只需替换你的 YOLO26 模型权重即可。
目标检测、实例分割、语义分割、图像分类、姿态估计和旋转目标检测，全部集成在同一个统一的模型系列中。
Nano (n) 版本非常适合边缘设备和 CPU 受限的设备。Small (s) 和 Medium (m) 版本在大多数应用中实现了速度与精度的强大平衡。Large (l) 和 Extra-large (x) 版本则为要求严苛的工作负载提供了极致的精度。
YOLO26 移除了 DFL 以简化导出，消除了 NMS 以实现更快的端到端推理，通过 ProgLoss + STAL 提高了小目标检测精度，引入了 MuSGD 优化器以实现更稳定的训练，并带来了高达 43% 的 CPU 推理速度提升。