Ultralytics YOLO27-Modelle
Schnellere, präzisere und einfachere YOLO-Modelle. YOLO27l ist das erste Ultralytics-Modell jenseits von 60 mAP, und jede Größe verbessert sich bei demselben Ein-Zeilen-Wechsel.
Von Branchenführern vertraut
Was neu ist in Ultralytics YOLO27
Einfacheres Modell-Lineup
Hybride Architektur
Höhere Genauigkeit
Sieben Aufgaben
Ultralytics YOLO-Modelle auf einen Blick
Vergleiche aktuelle Ultralytics YOLO-Modellfamilien hinsichtlich Geschwindigkeit, Genauigkeit und unterstützter Vision-Aufgaben.
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Ultralytics YOLO27 erscheint bald. Melde dich einmal an und erfahre es als Erster.
Sicherheit auf Unternehmensniveau, zertifiziert
Unabhängig zertifiziert und geprüft, sodass deine Daten während der Übertragung und im Ruhezustand geschützt bleiben.
SOC 2 Type I
ISO 27001:2022
GDPR & CCPA
Warum Ultralytics YOLO27 wählen?
Im großen Maßstab bewährt
Überall bereitstellen, wo du bereits arbeitest
Klare kommerzielle Lizenzierung
Entwickelt mit der Community, die es nutzt
Vorschau der YOLO27-Modellfamilie
Die Erkennung verwendet kompakte CNNs für N/S und abfragebasierte, NMS-freie Modelle für M/L; andere Aufgaben verwenden CNNs. Diese vorläufigen Benchmarks können sich ändern. Gewichte und Paketunterstützung sind noch nicht verfügbar: Das Beispiel ist für die Verwendung nach der Veröffentlichung gedacht. Die N/S-Erkennung verwendet standardmäßig NMS; nms=False wählt den NMS-freien Kopf aus, der für das Timing verwendet wird, während die N/S-Genauigkeit vom gewählten Kopf abhängt.
# After YOLO27 is released
pip install -U ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# After YOLO27 weights and package support are released
model = YOLO("yolo27n.pt")
results = model("image.jpg", nms=False)| Modell | Größe (px) | mAP 50-95 | CPU ONNX (ms) | RTX PRO 6000 (ms) | Parameter (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO27n | 640 | 42.3 | 16.1 ± 1.6 | 0.62 ± 0.00 | 3.0 | 7.2 |
| YOLO27s | 640 | 49.6 | 33.2 ± 0.1 | 0.79 ± 0.00 | 11.8 | 28.2 |
| YOLO27m | 640 | 55.8 | 67.2 ± 0.3 | 1.39 ± 0.00 | 22.8 | 65.0 |
| YOLO27l | 640 | 60.4 | 149.6 ± 1.4 | 2.32 ± 0.00 | 72.3 | 165.3 |
Vorläufige Ultralytics-Plattform-Ergebnisse auf COCO val bei 640 px. CPU: EPYC 9655, ONNX FP32. GPU: RTX PRO 6000, TensorRT 11 FP16. Parameter/FLOPs verwenden fusionierte Modelle. Siehe YOLO27-Dokumentation für Details.
Häufig gestellte Fragen
YOLO27 ist die kommende Ultralytics-Modellgeneration. Die angekündigte Familie umfasst vier Größen und sieben Vision-Aufgaben. Entdecke die offizielle YOLO27-Übersicht für Produktdetails und die Dokumentation für technische Informationen.
Das angekündigte Lineup umfasst vier Größen: YOLO27n und YOLO27s zielen auf Edge-Geräte ab, YOLO27m zielt auf Produktions-GPU-Workloads ab und YOLO27l zielt auf Anwendungen ab, die Genauigkeit priorisieren. Die hybride Architektur passt sich jeder Größe an, und Ultralytics berichtet, dass YOLO27l 60 mAP auf COCO übertrifft. Vergleiche die angekündigten Verbesserungen und validiere Modelle nach der Veröffentlichung an deinen eigenen Daten.
Die YOLO27 overview kündigt Objekterkennung, Instanzsegmentierung, semantische Segmentierung, Tiefenschätzung, Bildklassifizierung, Pose Estimation und orientierte Objekterkennung an. Vier Größen für sieben Aufgaben bilden eine geplante Familie von 28 Modellen mit einer gemeinsamen Schnittstelle.
Organisiere deine Bilder, überprüfe Annotationen und etabliere heute noch eine Baseline mit YOLO26. Nutze Ultralytics Platform, um Datensätze und Trainings-Workflows vorzubereiten, und evaluiere YOLO27 nach dem Start mit denselben Daten.
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