Ultralytics YOLO27:
Coming soon

Модели Ultralytics YOLO27

Более быстрые, точные и простые модели YOLO. YOLO27l — первая модель Ultralytics с показателем выше 60 mAP, и каждая размерность улучшена при сохранении той же замены в одну строку.

Логотип Ultralytics YOLO27 на фирменном градиенте

Нам доверяют лидеры отрасли

DuolingoShellSiemensRenaultPhilipsNEURA RoboticsMercado LibreTata SteelFlock SafetyIntelDefense Intelligence AgencyDHL
DuolingoShellSiemensRenaultPhilipsNEURA RoboticsMercado LibreTata SteelFlock SafetyIntelDefense Intelligence AgencyDHL
DuolingoShellSiemensRenaultPhilipsNEURA RoboticsMercado LibreTata SteelFlock SafetyIntelDefense Intelligence AgencyDHL

Что нового в Ultralytics YOLO27

Более простая линейка моделей

Четыре модели, четыре четких ответа. n и s для периферийных устройств, m для производственных нагрузок на GPU, l для критически важных к точности приложений. Нет модели x для оценки, так как YOLO27l уже обеспечивает флагманскую точность.

Гибридная архитектура

Лучшая архитектура для каждого размера модели, а не единый дизайн, растянутый на весь диапазон. Маленькие модели остаются быстрыми на ограниченном оборудовании; большие модели идут дальше в отношении точности.

Более высокая точность

YOLO27l — первая модель Ultralytics, преодолевшая отметку в 60 mAP на COCO, с более высокой точностью во всем диапазоне и отличным соотношением точности и скорости.

Семь задач

Обнаружение объектов, сегментация экземпляров, семантическая сегментация, оценка глубины, классификация изображений, оценка позы и обнаружение ориентированных объектов. 28 моделей в четырех размерах, использующих один и тот же интерфейс.

Модели Ultralytics YOLO: краткий обзор

Сравни последние семейства моделей Ultralytics YOLO по скорости, точности и поддерживаемым задачам компьютерного зрения.

ВозможностиUltralytics YOLOv5Ultralytics YOLOv8Ultralytics YOLO11Ultralytics YOLO26Ultralytics YOLO27
Скорость
Время обработки изображения
0,54 мс0,47 мс0,56 мс0,67 мс0,62 мс
Точность
mAP50-95
34.3%37.3%39.5%40.9%42,3%
Обнаружение объектов
Сегментация экземпляров-