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Au programme de la feuille de route Ultralytics

Ultralytics YOLO-VLM

Une interface YOLO légère reliée à une couche LLM plus approfondie pour créer des pipelines vision-langage efficaces, annoncée sur la feuille de route Ultralytics. Commence dès aujourd’hui avec YOLO26 pour être prêt à relier la vision au langage lors du lancement.

Adopté par les plus grandes organisations du monde

L’impact de nos modèles

Rationalise les processus dans tous les secteurs grâce à nos modèles de vision par IA de pointe. Ultralytics met la vitesse, la précision et la facilité d’utilisation à ta portée.

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GitHubÉtoiles sur GitHub
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Téléchargements
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Utilisations d’Ultralytics YOLO par jour
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Contributeurs open source

L’évolution des modèles Ultralytics YOLO

Découvre l’évolution d’Ultralytics YOLO, du flux de travail pratique de YOLOv5 à l’inférence YOLO26 prête pour l’edge.

A rendu la détection d’objets en temps réel accessible grâce à un flux de travail PyTorch rapide et pratique.

A étendu le flux de travail unifié à la détection, la segmentation, la classification, l’estimation de pose et OBB.

A amélioré la précision, la vitesse et l’efficacité tout en préservant le flux de travail Ultralytics habituel.

A introduit l’inférence de bout en bout et une architecture optimisée pour un déploiement efficace sur les appareils périphériques.

Entraîne tes modèles sur les meilleurs GPU à moindre coût

26 GPU NVIDIA à partir de $0.24/h — d’Ampere à Blackwell. Aucun supplément, aucun minimum, aucun engagement.

Déploie partout

Exporte vers 22 formats et déploie sur des appareils en périphérie, dans le cloud et sur mobile.

Découvrir les solutions sectorielles

Découvre comment les équipes utilisent la vision par ordinateur d’Ultralytics dans des environnements de production.

Agriculture

Agriculture

Conçu pour les champs, les exploitations agricoles et l’élevage. Ultralytics YOLO améliore les flux de travail pour une vision par ordinateur précise, rapide et prête pour la production, en tirant parti de ton infrastructure existante.
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Automobile

Automobile

Conçu pour l’industrie automobile. Ultralytics YOLO rationalise les flux de travail pour proposer des solutions de vision par ordinateur précises, rapides et prêtes pour la production, déployables sur ton infrastructure existante.
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Santé

Santé

Conçu pour le secteur de la santé. Ultralytics YOLO améliore les flux de travail pour une vision par ordinateur précise, rapide et prête pour la production, sans remplacer ton infrastructure existante.
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Logistique

Logistique

Conçu pour la logistique, Ultralytics YOLO améliore les flux de travail pour une vision par ordinateur précise, rapide et prête pour la production, sans remplacer ton infrastructure existante.
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Industrie manufacturière

Industrie manufacturière

Conçu pour les usines. Ultralytics YOLO améliore les processus pour une vision par ordinateur précise, rapide et prête pour la production, sans remplacer ton infrastructure existante.
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Commerce de détail

Commerce de détail

Conçu pour le commerce de détail, Ultralytics YOLO rationalise les flux de travail pour une vision par ordinateur précise, rapide et prête pour la production, en tirant parti de ton infrastructure existante.
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Robotique

Robotique

Conçu pour la robotique, Ultralytics YOLO rationalise les flux de travail et propose des solutions de vision par ordinateur précises, rapides et prêtes pour la production qui tirent parti de ton infrastructure existante.
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Foire aux questions

  • YOLO-VLM est un futur modèle Ultralytics, annoncé sur la feuille de route officielle Ultralytics comme une interface YOLO légère reliée à une couche LLM plus approfondie pour créer des pipelines vision-langage efficaces — une perception visuelle rapide connectée à un modèle de langage.

  • La plupart des modèles vision-langage sont volumineux et coûteux à exécuter en continu sur des vidéos. En général, répartir le travail — une interface de vision rapide alimentant une couche de langage plus approfondie — permet de conserver une perception en temps réel tout en réservant la puissance de calcul liée au langage aux tâches où elle apporte une valeur ajoutée. C’est la structure de pipeline que la feuille de route Ultralytics décrit pour YOLO-VLM.

  • En général, les pipelines vision-langage permettent de décrire des scènes en langage naturel, de répondre à des questions sur des images, d’effectuer des recherches à vocabulaire ouvert dans des vidéos et de générer des alertes qui expliquent ce qui s’est passé au lieu de simplement le signaler. Le rôle annoncé de YOLO-VLM est de fournir l’interface efficace à des pipelines de ce type.

  • Ultralytics annonce les dates de sortie sur la feuille de route officielle, la source de référence pour savoir quand les nouveautés seront disponibles. Consulte la feuille de route et Ultralytics sur GitHub pour suivre les annonces de sortie.

  • Commence avec Ultralytics YOLO26 pour la couche de perception en temps réel : détection, segmentation, estimation de pose et suivi. Les pipelines créés dès aujourd’hui avec le flux de travail Ultralytics pourront intégrer la couche de langage dès la sortie de YOLO-VLM. Entraîne et déploie dès maintenant sur Ultralytics Platform.

Prépare-toi pour YOLO-VLM

Crée dès aujourd’hui la couche de perception avec Ultralytics YOLO26 et relie la vision au langage dès le lancement.