Modèles Ultralytics YOLO27
Des modèles YOLO plus rapides, plus précis et plus simples. YOLO27l est le premier modèle Ultralytics à dépasser 60 mAP, et toutes les tailles sont améliorées avec le même remplacement sur une seule ligne.
La confiance des leaders du secteur
Nouveautés d’Ultralytics YOLO27
Gamme de modèles simplifiée
Architecture hybride
Une précision supérieure
Sept tâches
Les modèles Ultralytics YOLO en un coup d’œil
Compare les familles de modèles Ultralytics YOLO récentes en matière de vitesse, de précision et de tâches de vision prises en charge.
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Sécurité et conformité de niveau entreprise
Développe et déploie en toute confiance. Certifié ISO 27001, attesté SOC 2, avec une prise en charge de la conformité à HIPAA.
SOC 2 Type I
ISO 27001:2022
HIPAA
GDPR et CCPA
Pourquoi choisir Ultralytics YOLO27 ?
Éprouvé à grande échelle
Déploie là où tu travailles déjà
Licences commerciales claires
Conçu avec la communauté qui l’utilise
Aperçu de la famille de modèles YOLO27
Pour la détection, des CNN compacts sont utilisés pour N/S et des modèles sans NMS fondés sur des requêtes pour M/L ; les autres tâches utilisent des CNN. Ces benchmarks préliminaires peuvent changer. Les poids et la prise en charge par les packages ne sont pas encore disponibles : cet exemple est destiné à être utilisé après la sortie. La détection N/S utilise NMS par défaut ; nms=False sélectionne la tête sans NMS utilisée pour le chronométrage, tandis que la précision de N/S dépend de la tête sélectionnée.
# 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)| Modèle | Taille (px) | mAP50-95 | CPU ONNX (ms) | RTX PRO 6000 (ms) | Paramètres (M) | FLOPs (G) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
Résultats préliminaires d’Ultralytics Platform sur COCO val à 640 px. CPU : EPYC 9655, ONNX FP32. GPU : RTX PRO 6000, TensorRT 11 FP16. Les paramètres/FLOPs utilisent des modèles fusionnés. Consulte la documentation YOLO27 pour plus de détails.
Foire aux questions
YOLO27 est la prochaine génération de modèles Ultralytics. La famille annoncée comprend quatre tailles et sept tâches de vision. Consulte la présentation officielle de YOLO27 pour en savoir plus sur le produit et la documentation pour les informations techniques.
La gamme annoncée comprend quatre tailles : YOLO27n et YOLO27s ciblent les appareils edge, YOLO27m les charges de travail GPU en production, et YOLO27l les applications qui privilégient la précision. L’architecture hybride s’adapte à chaque taille, et Ultralytics indique que YOLO27l dépasse 60 mAP sur COCO. Compare les améliorations annoncées, puis valide les modèles sur tes propres données dès leur sortie.
La présentation de YOLO27 annonce la détection d’objets, la segmentation d’instances, la segmentation sémantique, l’estimation de profondeur, la classification d’images, l’estimation de pose et la détection d’objets orientés. Quatre tailles réparties sur sept tâches donnent une famille prévue de 28 modèles dotés d’une interface commune.
Organise tes images, vérifie les annotations et établis dès maintenant une référence avec YOLO26. Utilise Ultralytics Platform pour préparer tes jeux de données et tes workflows d’entraînement, puis évalue YOLO27 sur les mêmes données à sa sortie.
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