Các mô hình Ultralytics YOLO27
Các mô hình YOLO nhanh hơn, chính xác hơn và đơn giản hơn. YOLO27l là mô hình Ultralytics đầu tiên vượt qua 60 mAP, và mọi kích thước đều cải thiện, với cùng một thao tác đổi một dòng lệnh.
Được tin dùng bởi các công ty dẫn đầu ngành
Có gì mới trong Ultralytics YOLO27
Dòng mô hình đơn giản hơn
Kiến trúc lai
Độ chính xác mạnh mẽ hơn
Bảy tác vụ
Tổng quan về các mô hình Ultralytics YOLO
So sánh các họ mô hình Ultralytics YOLO gần đây về tốc độ, độ chính xác và các tác vụ thị giác được hỗ trợ.
Tại sao nên tham gia danh sách chờ?
Ultralytics YOLO27 sắp ra mắt. Đăng ký một lần để trở thành người đầu tiên nhận thông tin.
Bảo mật cấp độ doanh nghiệp, đã được chứng nhận
Được chứng nhận và kiểm toán độc lập, giúp dữ liệu của bạn luôn được bảo vệ khi đang truyền tải và khi lưu trữ.
SOC 2 Type I
ISO 27001:2022
GDPR & CCPA
Tại sao nên chọn Ultralytics YOLO27?
Đã được kiểm chứng ở quy mô lớn
Triển khai ở bất kỳ đâu bạn đang làm việc
Cấp phép thương mại rõ ràng
Được xây dựng cùng cộng đồng sử dụng nó
Xem trước họ mô hình YOLO27
Phát hiện sử dụng các CNN nhỏ gọn cho N/S và các mô hình dựa trên truy vấn, không dùng NMS cho M/L; các tác vụ khác sử dụng CNN. Các điểm chuẩn sơ bộ này có thể thay đổi. Trọng số và hỗ trợ gói chưa sẵn có: ví dụ này dùng cho sau khi phát hành. Phát hiện N/S mặc định dùng NMS; nms=False chọn đầu ra không dùng NMS được sử dụng để đo thời gian, trong khi độ chính xác N/S phụ thuộc vào đầu ra được chọn.
# 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)| Mô hình | Kích thước (px) | mAP 50-95 | CPU ONNX (ms) | RTX PRO 6000 (ms) | Tham số (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 |
Kết quả sơ bộ trên nền tảng Ultralytics ở tập val của COCO tại 640 px. CPU: EPYC 9655, ONNX FP32. GPU: RTX PRO 6000, TensorRT 11 FP16. Số tham số/FLOP sử dụng các mô hình đã hợp nhất. Xem tài liệu YOLO27 để biết chi tiết.
Các câu hỏi thường gặp
YOLO27 là thế hệ mô hình sắp tới của Ultralytics. Họ mô hình được công bố bao gồm bốn kích thước và bảy tác vụ thị giác. Khám phá tổng quan chính thức về YOLO27 để biết chi tiết sản phẩm và tài liệu để biết thông tin kỹ thuật.
Dòng sản phẩm được công bố có bốn kích thước: YOLO27n và YOLO27s hướng đến các thiết bị biên, YOLO27m hướng đến các khối lượng công việc GPU sản xuất, và YOLO27l hướng đến các ứng dụng ưu tiên độ chính xác. Kiến trúc lai thích ứng với từng kích thước, và Ultralytics báo cáo YOLO27l vượt quá 60 mAP trên COCO. So sánh các cải tiến đã công bố, sau đó xác thực các mô hình trên dữ liệu của riêng bạn khi phát hành.
Tổng quan về YOLO27 công bố các tác vụ phát hiện đối tượng, phân đoạn thực thể, phân đoạn ngữ nghĩa, ước tính độ sâu, phân loại hình ảnh, ước tính tư thế và phát hiện đối tượng có định hướng. Bốn kích thước trên bảy tác vụ tạo thành một họ mô hình gồm 28 model được lên kế hoạch với một giao diện chung.
Hãy tổ chức hình ảnh của bạn, xem lại các chú thích và thiết lập đường cơ sở với YOLO26 ngay hôm nay. Sử dụng Nền tảng Ultralytics để chuẩn bị tập dữ liệu và quy trình huấn luyện, sau đó đánh giá YOLO27 trên cùng dữ liệu đó khi nó ra mắt.
Tham gia danh sách chờ chính thức của YOLO27 để nhận thông tin cập nhật về sản phẩm và thông báo ra mắt. Sử dụng các model YOLO26 đã phát hành cho các dự án hiện tại trong lúc YOLO27 sắp ra mắt.
Tham gia danh sách chờ Ultralytics YOLO27
Nhận cập nhật sản phẩm và thông báo ra mắt khi YOLO27 sẵn sàng.