Ultralytics YOLO26

Tổng quan

Ultralytics YOLO26 là sự phát triển mới nhất trong YOLO Dòng sản phẩm phát hiện vật thể thời gian thực, được thiết kế hoàn toàn mới cho các thiết bị biên và công suất thấp . Sản phẩm giới thiệu thiết kế hợp lý, loại bỏ sự phức tạp không cần thiết, đồng thời tích hợp các cải tiến có mục tiêu để triển khai nhanh hơn, nhẹ hơn và dễ tiếp cận hơn.

Kiến trúc của YOLO26 được hướng dẫn bởi ba nguyên tắc cốt lõi:

• Đơn giản: YOLO26 là một mô hình đầu cuối gốc , đưa ra dự đoán trực tiếp mà không cần đến kỹ thuật triệt tiêu không tối đa (NMS). Bằng cách loại bỏ bước hậu xử lý này, suy luận trở nên nhanh hơn, nhẹ hơn và dễ triển khai hơn trong các hệ thống thực tế. Phương pháp đột phá này lần đầu tiên được Ao Wang tại Đại học Thanh Hoa tiên phong trong YOLOv10 và đã được cải tiến hơn nữa trong YOLO26.
• Hiệu quả triển khai: Thiết kế đầu cuối cắt bỏ toàn bộ một giai đoạn của quy trình, giúp đơn giản hóa đáng kể quá trình tích hợp, giảm độ trễ và giúp triển khai mạnh mẽ hơn trên nhiều môi trường khác nhau.
• Đổi mới Đào tạo: YOLO26 giới thiệu bộ tối ưu hóa MuSGD , một sự kết hợp giữa SGD và Muon — lấy cảm hứng từ những đột phá của Kimi K2 của Moonshot AI trong đào tạo LLM. Bộ tối ưu hóa này mang lại sự ổn định và hội tụ nhanh hơn, chuyển đổi những tiến bộ tối ưu hóa từ mô hình ngôn ngữ sang thị giác máy tính.

Cùng nhau, những đổi mới này cung cấp một họ mô hình đạt được độ chính xác cao hơn trên các đối tượng nhỏ, cung cấp triển khai liền mạch và chạy nhanh hơn tới 43% trên CPU — khiến YOLO26 trở thành một trong những giải pháp thiết thực và dễ triển khai nhất YOLO các mô hình cho đến nay dành cho môi trường hạn chế tài nguyên.

Các tính năng chính

• Loại bỏ DFL
  Mô-đun Phân tán Tiêu cự (DFL) tuy hiệu quả, nhưng thường phức tạp khi xuất dữ liệu và khả năng tương thích phần cứng hạn chế. YOLO26 loại bỏ hoàn toàn DFL, đơn giản hóa suy luận và mở rộng hỗ trợ cho các thiết bị biên và công suất thấp .

• Suy luận không cần NMS đầu cuối
  Không giống như các bộ phát hiện truyền thống dựa vào NMS như một bước hậu xử lý riêng biệt, YOLO26 là giải pháp đầu cuối (end-to-end) nguyên bản . Các dự đoán được tạo trực tiếp, giảm độ trễ và giúp tích hợp vào hệ thống sản xuất nhanh hơn, nhẹ hơn và đáng tin cậy hơn.

• ProgLoss + STAL
  Các hàm mất mát được cải thiện giúp tăng độ chính xác phát hiện, với những cải tiến đáng chú ý trong khả năng nhận dạng vật thể nhỏ , một yêu cầu quan trọng đối với IoT, robot, hình ảnh trên không và các ứng dụng biên khác.

• Trình tối ưu hóa MuSGD
  Một trình tối ưu hóa lai mới kết hợp SGD với Muon . Lấy cảm hứng từ Kimi K2 của Moonshot AI, MuSGD giới thiệu các phương pháp tối ưu hóa tiên tiến từ đào tạo LLM vào thị giác máy tính, cho phép đào tạo ổn định hơn và hội tụ nhanh hơn.

• Tốc độ suy luận của CPU nhanh hơn tới 43%
  Được tối ưu hóa đặc biệt cho điện toán biên, YOLO26 mang lại tốc độ nhanh hơn đáng kể CPU suy luận, đảm bảo hiệu suất thời gian thực trên các thiết bị không có GPU.

Các Tác vụ và Chế độ được Hỗ trợ

YOLO26 được thiết kế như một họ mô hình đa nhiệm , mở rộng YOLO tính linh hoạt của 's trên nhiều thách thức về thị giác máy tính khác nhau:

Khung thống nhất này đảm bảo YOLO26 có thể áp dụng trong phát hiện, phân đoạn, phân loại, ước tính tư thế và phát hiện đối tượng theo định hướng theo thời gian thực — tất cả đều có hỗ trợ đào tạo, xác thực, suy luận và xuất.

Các chỉ số hiệu suất

Trích dẫn và ghi nhận

Nếu bạn sử dụng YOLO26 hoặc các Ultralytics phần mềm trong công việc của bạn, vui lòng trích dẫn như sau:

@software{yolo26_ultralytics,
  author = {Glenn Jocher and Jing Qiu},
  title = {Ultralytics YOLO26},
  version = {26.0.0},
  year = {2025},
  url = {https://github.com/ultralytics/ultralytics},
  orcid = {0000-0001-5950-6979, 0000-0003-3783-7069},
  license = {AGPL-3.0}
}

DOI đang chờ xử lý. YOLO26 có sẵn theo giấy phép AGPL-3.0 và Enterprise .

Câu hỏi thường gặp

Những cải tiến chính trong YOLO26 so với YOLO11 ?

• Xóa DFL : Đơn giản hóa việc xuất và mở rộng khả năng tương thích của cạnh
• Suy luận không cần NMS đầu cuối : Loại bỏ NMS để triển khai nhanh hơn, đơn giản hơn
• ProgLoss + STAL : Tăng độ chính xác, đặc biệt là trên các vật thể nhỏ
• MuSGD Optimizer : Kết hợp SGD và Muon (lấy cảm hứng từ Kimi K2 của Moonshot) để luyện tập ổn định và hiệu quả hơn
• Suy luận CPU nhanh hơn tới 43% : Hiệu suất tăng đáng kể cho CPU -chỉ thiết bị

YOLO26 sẽ hỗ trợ những nhiệm vụ nào?

YOLO26 được thiết kế như một họ mô hình thống nhất , cung cấp hỗ trợ toàn diện cho nhiều tác vụ thị giác máy tính:

• Phát Hiện Đối Tượng
• Phân đoạn thực thể
• Phân loại hình ảnh
• Ước tính tư thế
• Phát hiện đối tượng định hướng (OBB)

Mỗi biến thể kích thước (n, s, m, l, x) được lên kế hoạch để hỗ trợ tất cả các tác vụ khi phát hành.

Tại sao YOLO26 được tối ưu hóa cho việc triển khai biên?

YOLO26 mang lại hiệu suất vượt trội với:

• Nhanh hơn tới 43% CPU suy luận
• Giảm kích thước mô hình và dung lượng bộ nhớ
• Kiến trúc được đơn giản hóa để tương thích (không có DFL, không có NMS)
• Định dạng xuất khẩu linh hoạt bao gồm TensorRT , ONNX , CoreML , TFLite và OpenVINO

Khi nào mẫu YOLO26 sẽ có mặt trên thị trường?

Các mô hình YOLO26 vẫn đang trong giai đoạn đào tạo và chưa được mã nguồn mở. Bản xem trước hiệu suất được hiển thị tại đây, với các bản tải xuống và phát hành chính thức dự kiến sẽ được công bố trong tương lai gần. Xem YOLO Vision 2025 để biết các bài thuyết trình về YOLO26.

📅 Đã tạo 0 ngày trước ✏️ Đã cập nhật 0 ngày trước

Bình luận