YOLO26 正式开源！无NMS推+CPU 性能提升43%，面向边缘视觉AI的新一代YOLO模型

主要观点总结

YOLO26模型是Ultralytics发布的最新计算机视觉目标检测模型。它采用统一的模型家族设计，支持多种计算机视觉任务。相比之前的模型，YOLO26具有更高的性能上限，更快的CPU推理速度，以及对边缘计算设备的优化。文章详细介绍了YOLO26的核心优势、关键创新、在边缘视觉AI场景中的意义以及各行业应用场景等。

关键观点总结

关键观点1: 核心优势

YOLO26采用统一的模型家族设计，支持多种计算机视觉任务。它提供五种尺寸选择，可根据部署环境在速度、精度和模型体量之间进行灵活取舍。

关键观点2: 关键创新

YOLO26引入了多项核心创新，包括移除分布焦点损失、端到端无NMS推理、渐进式损失平衡加小目标感知标签分配、MuSGD优化器等，提升了推理速度、训练稳定性和部署便捷性。

关键观点3: 边缘视觉AI场景的意义

YOLO26针对边缘计算场景进行了深度优化，可在边缘设备和低功耗硬件上实现兼顾性能与效率的运行表现。它适用于多类行业场景，如机器人、制造业、无人机与航空影像、嵌入式与IoT等。

关键观点4: 开放词汇分割模型YOLOE-26

Ultralytics同时推出了基于YOLO26的开放词汇分割模型YOLOE-26系列，这是一个专用模型家族，支持文本提示、视觉提示和无提示推理。

关键观点5: 部署能力

YOLO26可轻松部署在各类硬件上，包括CPU、GPU以及多种专用边缘加速器。它还支持多平台和多硬件的实际部署。