Модели Ultralytics YOLO27
Более быстрые, точные и простые модели YOLO. YOLO27l — первая модель Ultralytics с mAP выше 60, а показатели моделей всех размеров стали лучше. Для перехода достаточно заменить одну строку.
Нам доверяют лидеры отрасли
Что нового в Ultralytics YOLO27
Более простая линейка моделей
Гибридная архитектура
Более высокая точность
Семь задач
Модели Ultralytics YOLO вкратце
Сравни последние семейства моделей Ultralytics YOLO по скорости, точности и поддерживаемым задачам компьютерного зрения.
Зачем вступать в лист ожидания?
Ultralytics YOLO27 скоро выйдет. Подпишись, чтобы первым узнавать новости.
Безопасность и соответствие требованиям корпоративного уровня
Создавай и развёртывай решения с уверенностью. Сертификация ISO 27001, подтверждение соответствия SOC 2 и поддержка соблюдения требований HIPAA.
SOC 2 Type I
ISO 27001:2022
HIPAA
GDPR и CCPA
Почему стоит выбрать Ultralytics YOLO27?
Проверено в масштабных проектах
Развёртывай там, где уже работаешь
Понятные условия коммерческого лицензирования
Создано вместе с сообществом пользователей
Обзор семейства моделей YOLO27
Для обнаружения в моделях N/S используются компактные CNN, а в M/L — модели на основе запросов без NMS; в остальных задачах используются CNN. Эти предварительные результаты тестов могут измениться. Веса и поддержка пакета пока недоступны: пример можно будет использовать после выпуска. По умолчанию для обнаружения в N/S используется NMS; параметр nms=False выбирает голову без NMS, применявшуюся при измерении скорости, а точность N/S зависит от выбранной головы.
# 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)| Модель | Размер (пикс.) | mAP50-95 | CPU ONNX (мс) | RTX PRO 6000 (мс) | Параметры (млн) | FLOPs (млрд) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
Предварительные результаты Ultralytics Platform на COCO val при разрешении 640 px. CPU: EPYC 9655, ONNX FP32. GPU: RTX PRO 6000, TensorRT 11 FP16. Параметры/FLOPs указаны для объединённых моделей. Подробнее см. в документации YOLO27.
Часто задаваемые вопросы
YOLO27 — новое поколение моделей Ultralytics, которое скоро выйдет. В объявленное семейство входят четыре размера моделей и семь задач компьютерного зрения. Подробнее о продукте читай в официальном обзоре YOLO27, а техническую информацию смотри в документации.
В анонсированную линейку входят четыре размера: YOLO27n и YOLO27s предназначены для периферийных устройств, YOLO27m — для производственных нагрузок на GPU, а YOLO27l — для задач, где важна точность. Гибридная архитектура адаптируется к каждому размеру, а Ultralytics сообщает, что YOLO27l набирает более 60 mAP на COCO. Сравни анонсированные улучшения, а после выхода моделей проверь их на собственных данных.
В обзоре YOLO27 анонсированы обнаружение объектов, сегментация экземпляров, семантическая сегментация, оценка глубины, классификация изображений, оценка позы и обнаружение объектов с произвольной ориентацией. Четыре размера для семи задач составят запланированную линейку из 28 моделей с единым интерфейсом.
Организуй изображения, проверь аннотации и уже сегодня задай базовый уровень с помощью YOLO26. Подготовь датасеты и рабочие процессы обучения на Ultralytics Platform, а после запуска оцени YOLO27 на тех же данных.
Вступи в официальный список ожидания YOLO27, чтобы получать новости о продукте и уведомление о запуске. Пока YOLO27 готовится к выходу, используй выпущенные модели YOLO26 в текущих проектах.
Вступи в лист ожидания Ultralytics YOLO27
Получай обновления о продукте и уведомление о запуске YOLO27.