Ultralytics YOLO27モデル
より高速、高精度、シンプルなYOLOモデル。YOLO27lはmAP 60超えを達成した初のUltralyticsモデルです。すべてのサイズで性能が向上し、置き換えは1行で完了します。
業界のリーダーに信頼されています
Ultralytics YOLO27の新機能
よりシンプルなモデル構成
ハイブリッドアーキテクチャ
高精度化
7つのタスク
エンタープライズレベルのセキュリティとコンプライアンス
安心して構築・デプロイできます。ISO 27001認証を取得し、SOC 2の保証を受けており、HIPAAへの準拠をサポートしています。
Ultralytics YOLO27を選ぶ理由
大規模な実績
現在のワークフローでどこにでもデプロイ
明確な商用ライセンス
利用者とともに築く
YOLO27モデルファミリーのプレビュー
検出には、N/SではコンパクトなCNNを、M/LではクエリベースのNMSフリーモデルを使用し、その他のタスクにはCNNを使用します。これらの暫定ベンチマークは変更される場合があります。重みとパッケージのサポートはまだ利用できません。この例はリリース後に使用するものです。N/Sの検出はデフォルトでNMSを使用します。nms=Falseを指定すると、速度測定に使用したNMSフリーヘッドが選択されます。一方、N/Sの精度は選択したヘッドによって異なります。
# 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)| モデル | サイズ(px) | mAP50-95 | CPU ONNX(ms) | RTX PRO 6000(ms) | パラメーター数(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 |
COCO val、640 pxでのUltralytics Platformの暫定結果。CPU:EPYC 9655、ONNX FP32。GPU:RTX PRO 6000、TensorRT 11 FP16。Params/FLOPsは融合モデルを使用しています。詳細はYOLO27のドキュメントをご覧ください。
よくある質問
YOLO27は、次期Ultralyticsモデル世代です。発表済みのファミリーには、4つのサイズと7つのビジョンタスクが含まれます。製品の詳細はYOLO27の公式概要をご覧ください。技術情報についてはドキュメントをご覧ください。
発表されたラインアップは4つのサイズで構成されています。YOLO27nとYOLO27sはエッジデバイス向け、YOLO27mは本番環境のGPUワークロード向け、YOLO27lは精度を優先するアプリケーション向けです。ハイブリッドアーキテクチャは各サイズに適応し、UltralyticsによるとYOLO27lはCOCOで60 mAPを超えています。発表された改良点を確認し、リリース後にご自身のデータでモデルを検証してください。
YOLO27の概要では、物体検出、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、深度推定、画像分類、姿勢推定、回転物体検出が発表されています。7つのタスクに4つのサイズを展開し、共通のインターフェースを備えた合計28モデルのファミリーを予定しています。
画像を整理し、アノテーションを確認して、今すぐYOLO26でベースラインを確立してください。Ultralytics Platformを使ってデータセットとトレーニングワークフローを準備し、YOLO27のリリース後に同じデータで評価してください。
製品の最新情報とリリース通知を受け取るには、YOLO27公式ウェイトリストにご登録ください。YOLO27のリリースをお待ちの間は、現在のプロジェクトでリリース済みのYOLO26モデルをご利用ください。
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