Модели Ultralytics YOLO27
Более быстрые, точные и простые модели YOLO. YOLO27l — первая модель Ultralytics с показателем более 60 mAP, и каждый размер улучшен при сохранении того же принципа замены в одну строку.
Выбор лидеров индустрии
Что нового в Ultralytics YOLO27
Более простая линейка моделей
Гибридная архитектура
Более высокая точность
Семь задач
Модели Ultralytics YOLO вкратце
Сравни недавние семейства моделей Ultralytics YOLO по скорости, точности и поддерживаемым задачам компьютерного зрения.
Зачем присоединяться к вейстлисту?
Ultralytics YOLO27 скоро появится. Зарегистрируйся один раз и узнай первым.
Сертифицированная безопасность корпоративного уровня
Независимо сертифицировано и проверено аудитом, поэтому твои данные остаются защищенными при передаче и хранении.
SOC 2 Type I
ISO 27001:2022
GDPR и CCPA
Почему стоит выбрать Ultralytics YOLO27?
Проверено в масштабе
Развертывай везде, где ты уже работаешь
Четкое коммерческое лицензирование
Создано вместе с использующим его сообществом
Превью семейства моделей YOLO27
Для обнаружения используются компактные CNN для N/S и основанные на запросах модели без NMS для M/L; для остальных задач применяются CNN. Эти предварительные бенчмарки могут измениться. Веса и поддержка пакетов пока недоступны: пример предназначен для использования после релиза. Обнаружение N/S по умолчанию использует NMS, nms=False выбирает голову без NMS, используемую для замера времени, в то время как 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 (пиксели) | mAP 50-95 | CPU ONNX (мс) | RTX PRO 6000 (мс) | Параметры (М) | FLOPs (Б) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 платформы Ultralytics на COCO val при 640 пикселях. CPU: EPYC 9655, ONNX FP32. GPU: RTX PRO 6000, TensorRT 11 FP16. Параметры/FLOPs используют объединенные модели. Подробности см. в документации по YOLO27.
Часто задаваемые вопросы
YOLO27 — это следующее поколение моделей Ultralytics. Анонсированное семейство включает в себя четыре размера и семь задач компьютерного зрения. Изучи официальный обзор YOLO27 для получения сведений о продукте и документацию для получения технической информации.
Анонсированная линейка состоит из четырех размеров: YOLO27n и YOLO27s ориентированы на периферийные устройства, YOLO27m — на производственные задачи с GPU, а YOLO27l — на приложения, для которых в приоритете точность. Гибридная архитектура адаптируется под каждый размер, а Ultralytics сообщает, что YOLO27l превосходит 60 mAP на COCO. Сравни анонсированные улучшения, а затем проверь модели на своих собственных данных после релиза.
В обзоре YOLO27 анонсированы обнаружение объектов, сегментация экземпляров, семантическая сегментация, оценка глубины, классификация изображений, оценка позы и обнаружение ориентированных объектов. Четыре размера в семи задачах образуют запланированное семейство из 28 моделей с общим интерфейсом.
Упорядочи изображения, проверь аннотации и установи базовый уровень с помощью YOLO26 уже сегодня. Используй Ultralytics Platform для подготовки датасетов и рабочих процессов обучения, а затем оценивай YOLO27 на тех же данных после ее запуска.
Присоединяйся к официальному списку ожидания YOLO27, чтобы получать обновления продуктов и уведомление о запуске. Используй выпущенные модели YOLO26 для текущих проектов, пока YOLO27 скоро появится.
Присоединяйся к вейстлисту Ultralytics YOLO27
Получай обновления продуктов и уведомление о запуске, когда YOLO27 будет готова.