YOLO Vision 2026:
关于 Ultralytics 路线图

Ultralytics YOLO-Face

人脸识别与分析已在 Ultralytics 路线图中公布。YOLO-Face 将把实时人脸检测与理解引入 Ultralytics YOLO 系列——现在就基于 YOLO26 构建,为发布做好准备。

深受全球领先组织信赖

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我们模型的影响力

利用我们尖端的视觉 AI 模型简化跨行业的流程。由 Ultralytics 提供支持,兼具速度、准确性和易用性。

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开源贡献者

Ultralytics YOLO 模型的发展历程

了解 Ultralytics YOLO 如何从实用的 YOLOv5 工作流演进为边缘就绪的 YOLO26 推理。

通过快速、实用的 PyTorch 工作流程,让实时目标检测变得触手可及。

扩展了跨检测、分割、分类、姿态和 OBB 的统一工作流程。

在保持熟悉的 Ultralytics 工作流程的同时,提高了准确性、速度和效率。

引入了端到端推理和针对高效边缘部署优化的架构。

随处部署

导出为 20 种格式,并在边缘端、云端和移动端进行部署。

探索行业解决方案

了解团队如何在生产环境中应用 Ultralytics 计算机视觉。

常见问题

  • YOLO-Face 是一款即将在官方 Ultralytics 路线图 上发布的人脸识别与分析模型,它将通过人脸专用功能扩展实时的 YOLO 系列。

  • 常见应用包括安全设备与门禁认证、考勤系统、相机自动对焦与取景、带有匿名统计的受众分析以及照片整理。人脸检测也是隐私遮盖工作流的基础,用于在发布图像和视频时模糊人脸以保护隐私。

  • Ultralytics 会在官方 路线图 上宣布发布时间,这是了解发布计划的权威来源。关注路线图和 GitHub 上的 Ultralytics 以获取发布公告。

  • 可以。你现在就可以使用 train 模式Ultralytics Platform 在人脸数据集上训练 Ultralytics YOLO26,从而构建快速的自定义人脸检测器。路线图将 YOLO-Face 描述为一种超越当前自定义检测器能力的人脸识别与分析方案。

  • 人脸识别在许多司法管辖区都受到监管,部署时必须遵守 GDPR 和当地生物识别数据规则等适用法律。Ultralytics 许可协议 规范了其模型的商业用途。请在设计人脸应用之初就考虑征得同意、数据最小化原则以及明确的用户利益。

为 YOLO-Face 做好准备

现在就基于 Ultralytics YOLO26 构建实时视觉应用,并待 YOLO-Face 发布后进行部署。