Was ist Ultralytics YOLO27?

YOLO27 ist die kommende Modellgeneration von Ultralytics. Die angekündigte Familie umfasst vier Größen und sieben Aufgaben der Bildverarbeitung. Entdecke die offizielle YOLO27-Übersicht mit Produktdetails und die Dokumentation mit technischen Informationen.

Welche YOLO27-Modellgröße sollte ich wählen?

Die angekündigte Modellreihe umfasst vier Größen: YOLO27n und YOLO27s sind für Edge-Geräte vorgesehen, YOLO27m für GPU-Workloads in der Produktion und YOLO27l für Anwendungen, bei denen Genauigkeit im Vordergrund steht. Die hybride Architektur passt sich jeder Größe an, und Ultralytics gibt an, dass YOLO27l auf COCO einen mAP-Wert von über 60 erreicht. Vergleiche die angekündigten Verbesserungen und überprüfe die Modelle nach ihrer Veröffentlichung mit deinen eigenen Daten.

Welche Computer-Vision-Aufgaben sind für YOLO27 angekündigt?

Die YOLO27-Übersicht kündigt Objekterkennung, Instanzsegmentierung, semantische Segmentierung, Tiefenschätzung, Bildklassifizierung, Posenschätzung und die Erkennung orientierter Objekte an. Vier Größen für sieben Aufgaben ergeben eine geplante Modellfamilie mit 28 Modellen und einer gemeinsamen Schnittstelle.

Wie kann ich mich auf YOLO27 vorbereiten?

Sortiere deine Bilder, überprüfe die Annotationen und erstelle noch heute mit YOLO26 eine Basislinie. Bereite mit der Ultralytics Platform Datensätze und Trainingsabläufe vor und werte YOLO27 nach der Veröffentlichung mit denselben Daten aus.

Wie erfahre ich, wann YOLO27 verfügbar ist?

Trag dich in die offizielle YOLO27-Warteliste ein, um Produktneuigkeiten und eine Benachrichtigung zum Start zu erhalten. Nutze die veröffentlichten YOLO26-Modelle für aktuelle Projekte, während YOLO27 noch in Arbeit ist.

Coming soon

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Ultralytics YOLO27-Modelle

Schnellere, genauere und einfachere YOLO-Modelle. YOLO27l ist das erste Ultralytics-Modell mit mehr als 60 mAP, und alle Modellgrößen werden besser – mit demselben einfachen Austausch in einer Zeile.

Branchenführer vertrauen uns

Neuigkeiten zu Ultralytics YOLO27

Einfachere Modellreihe
Vier Modelle, vier klare Einsatzbereiche. n und s für Edge-Geräte, m für GPU-Workloads in der Produktion und l für Anwendungen, bei denen Genauigkeit entscheidend ist. Kein x-Modell zur Auswahl, da YOLO27l bereits Spitzenwerte bei der Genauigkeit liefert.

Hybride Architektur
Für jede Modellgröße die passende Architektur, statt ein einziges Design auf die gesamte Modellreihe auszudehnen. Kleine Modelle bleiben auf begrenzter Hardware schnell; große Modelle bieten noch mehr Genauigkeit.

Höhere Genauigkeit
YOLO27l ist das erste Ultralytics-Modell mit mehr als 60 mAP auf COCO. Es bietet über die gesamte Modellreihe hinweg höhere Genauigkeit und ein starkes Verhältnis von Genauigkeit zu Geschwindigkeit.

Sieben Aufgaben
Objekterkennung, Instanzsegmentierung, semantische Segmentierung, Tiefenschätzung, Bildklassifizierung, Pose-Schätzung und Erkennung orientierter Objekte. 28 Modelle in vier Größen, alle mit derselben Schnittstelle.

Ultralytics YOLO-Modelle im Überblick

Vergleiche aktuelle Ultralytics YOLO-Modellfamilien hinsichtlich Geschwindigkeit, Genauigkeit und unterstützter Bildverarbeitungsaufgaben.

Funktionen
Geschwindigkeit Bildverarbeitungszeit	0,54 ms	0,47 ms	0,56 ms	0,67 ms	0,62 ms
Genauigkeit mAP_50-95	34,3 %	37,3 %	39,5 %	40,9 %	42,3 %
Objekterkennung
Instanzsegmentierung	-
Semantische Segmentierung	-		-
Tiefenschätzung	-	-	-
Bildklassifizierung	-
Pose-Schätzung	-
OBB-Erkennung	-

Warum solltest du dich in die Warteliste eintragen?

Ultralytics YOLO27 erscheint bald. Melde dich einmal an und erfahre als Erste:r davon.

Produktneuigkeiten

Architekturdetails, Benchmarks und Versionshinweise, sobald wir sie veröffentlichen.

Benachrichtigung zur Veröffentlichung

Lass dich benachrichtigen, sobald YOLO27 zum Herunterladen, Trainieren und Bereitstellen verfügbar ist.

Beispiele aus der Praxis

Erfahre, wie YOLO27 in Fertigung, Logistik, Sicherheit und Luftbildinspektion eingesetzt werden kann.

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Sicherheit und Compliance

Sicherheit und Compliance auf Unternehmensniveau

Entwickle und stelle mit Zuversicht bereit. ISO-27001-zertifiziert, nach SOC 2 geprüft und mit Unterstützung bei der Einhaltung von HIPAA.

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SOC 2 Typ I

Nachweis gemäß den TSC-Kriterien der AICPA für Sicherheit, Verfügbarkeit und Vertraulichkeit

ISO 27001:2022

Zertifiziertes Informationssicherheitsmanagementsystem

HIPAA

Selbstbewertung gemäß Security Rule; BAAs für berechtigte Unternehmenskunden

DSGVO und CCPA

Im Einklang mit globalen Datenschutzvorschriften

Warum solltest du dich für Ultralytics YOLO27 entscheiden?

Im großen Maßstab bewährt
Ultralytics YOLO verarbeitet täglich Milliarden von Inferenzaufträgen in den Bereichen Fertigung, Logistik, Sicherheit und Luftbildanwendungen. Mit dieser Modellfamilie entscheidest du dich für eine bereits in der Produktion eingesetzte Lösung.

Überall einsetzbar, wo du bereits arbeitest
23 Exportformate und fast 50 Integrationen, gemeinsam mit den Hardwareherstellern selbst entwickelt. Das Modell, das du trainierst, ist das Modell, das du auslieferst.

Klare kommerzielle Lizenzierung
Flexible Optionen für akademische, quelloffene und kommerzielle Nutzung unter AGPL-3.0 und Enterprise. Du weißt schon vor dem Entwicklungsstart, woran du bist.

Gemeinsam mit der Community entwickelt, die es nutzt
Mehr als tausend Mitwirkende testen, melden Fehler und verbessern diese Modelle anhand echter Produktionseinsätze.

Vorschau der YOLO27-Modellfamilie

Für die Erkennung werden bei N/S kompakte CNNs und bei M/L abfragebasierte, NMS-freie Modelle verwendet; für die übrigen Aufgaben kommen CNNs zum Einsatz. Diese vorläufigen Benchmarks können sich noch ändern. Gewichte und Paketunterstützung sind noch nicht verfügbar: Das Beispiel ist für die Nutzung nach der Veröffentlichung gedacht. Bei der Erkennung mit N/S ist standardmäßig NMS aktiviert; mit nms=False wird der für die Zeitmessung verwendete NMS-freie Kopf ausgewählt, während die Genauigkeit von N/S vom ausgewählten Kopf abhängt.

# After YOLO27 is released
pip install -U ultralytics

from 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 Ergebnisse der Ultralytics Platform auf COCO-Validierungsdaten bei 640 px. CPU: EPYC 9655, ONNX FP32. GPU: RTX PRO 6000, TensorRT 11 FP16. Parameter und FLOPs basieren auf fusionierten Modellen. Einzelheiten findest du in der YOLO27-Dokumentation.

YOLO27 auf ultralytics.com entdecken Die technischen Dokumente zu YOLO27 lesen

Häufig gestellte Fragen

YOLO27 ist die kommende Modellgeneration von Ultralytics. Die angekündigte Familie umfasst vier Größen und sieben Aufgaben der Bildverarbeitung. Entdecke die offizielle YOLO27-Übersicht mit Produktdetails und die Dokumentation mit technischen Informationen.
Die angekündigte Modellreihe umfasst vier Größen: YOLO27n und YOLO27s sind für Edge-Geräte vorgesehen, YOLO27m für GPU-Workloads in der Produktion und YOLO27l für Anwendungen, bei denen Genauigkeit im Vordergrund steht. Die hybride Architektur passt sich jeder Größe an, und Ultralytics gibt an, dass YOLO27l auf COCO einen mAP-Wert von über 60 erreicht. Vergleiche die angekündigten Verbesserungen und überprüfe die Modelle nach ihrer Veröffentlichung mit deinen eigenen Daten.
Die YOLO27-Übersicht kündigt Objekterkennung, Instanzsegmentierung, semantische Segmentierung, Tiefenschätzung, Bildklassifizierung, Posenschätzung und die Erkennung orientierter Objekte an. Vier Größen für sieben Aufgaben ergeben eine geplante Modellfamilie mit 28 Modellen und einer gemeinsamen Schnittstelle.
Sortiere deine Bilder, überprüfe die Annotationen und erstelle noch heute mit YOLO26 eine Basislinie. Bereite mit der Ultralytics Platform Datensätze und Trainingsabläufe vor und werte YOLO27 nach der Veröffentlichung mit denselben Daten aus.
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