Ultralytics YOLO27 模型
更快、更精准、更简单的 YOLO 模型。YOLO27l 是首个 mAP 超过 60 的 Ultralytics 模型,所有尺寸的模型都有所提升,只需一行代码即可切换。
深受行业领军企业信赖
Ultralytics YOLO27 有哪些新功能
更精简的模型阵容
混合架构
更高的精度
七种任务
为什么选择 Ultralytics YOLO27?
经过大规模应用验证
部署到你现有的工作环境中
清晰的商业许可
与使用者社区共同打造
查看我们的模型实际运行效果
常见问题
Ultralytics YOLO 模型采用 AGPL-3.0 许可,适用于学术、研究和开源项目;对于无法满足 AGPL-3.0 条款的商业用途,则采用 Ultralytics Enterprise License。YOLO27 的具体许可将在发布时确认。如果你计划进行商业部署,请查看许可选项。
共七项:目标检测、实例分割、语义分割、深度估计、图像分类、姿态估计和定向目标检测。所有四种模型尺寸都计划支持每项任务,并且它们都与早期 Ultralytics YOLO 模型使用相同的 Python 和 CLI 接口。
Ultralytics YOLO27 会针对每种模型尺寸采用最合适的架构,而不是用一种设计覆盖整个尺寸范围。较小的 n 和 s 模型采用精简的 CNN 设计,以便在硬件受限的设备上实现高速运行;较大的 m 和 l 模型则采用基于查询、无需 NMS 的设计,以提高准确率。模型阵容也更简单,不再包含 x 模型。架构详情和初步基准测试结果请参阅 YOLO27 文档。
请使用工作邮箱,在本页顶部加入候补名单。我们会在发布架构详情和基准测试结果时向你发送产品更新,并在模型可供下载、训练和部署时通知你。
Ultralytics YOLO27 是新一代 Ultralytics YOLO 模型,接续 YOLO26 推出。它有 n、s、m 和 l 四种规格,并通过一个共享接口支持七种视觉任务。目前这些模型处于研究与开发的最后阶段,尚不可下载或训练。
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