YOLO Vision 2026:
Ultralyticsロードマップについて

Ultralytics YOLO-Stereo3D

ロボット工学向け双眼カメラペアによるステレオ3D検出:LiDARに代わるカメラネイティブな選択肢であり、2027年にUltralytics YOLOファミリーに加わる新しいモダリティの1つです。今すぐYOLO26で構築し、次の展開への準備を整えてください。

世界をリードする組織に信頼されています

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私たちのモデルがもたらす影響

最先端のビジョン AI モデルで、業界をまたいだプロセスを効率化します。Ultralytics が提供する、スピード、精度、そして使いやすさをご体験ください。

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オープンソースのコントリビューター

Ultralytics YOLOモデルの進化

Ultralytics YOLOが実践的なYOLOv5ワークフローからエッジ対応のYOLO26推論へとどのように進化したかをご覧ください。

高速で実践的なPyTorchワークフローにより、リアルタイム物体検出を身近なものにしました。

検出、セグメンテーション、分類、ポーズ推定、OBBにわたる統一ワークフローを拡張しました。

おなじみのUltralyticsワークフローを維持しながら、精度、速度、効率を向上させました。

エンドツーエンドの推論と、効率的なエッジデプロイメント向けに最適化されたアーキテクチャを導入しました。

最適な GPU で低コストのトレーニングを実現

Ampere から Blackwell まで、26種類の NVIDIA GPU を 1 時間あたり $0.24 から提供します。マージンなし、最低利用料金なし、コミットメント不要です。

あらゆる場所へデプロイ

20 種類のフォーマットにエクスポートし、エッジ、クラウド、モバイルにデプロイできます。

業界別ソリューションを見る

チームが本番環境で Ultralytics のコンピュータビジョンをどのように活用しているかご覧ください。

農業

農業

農地、農場、畜産オペレーション向けに構築されています。Ultralytics YOLO は、既存のインフラストラクチャを活用して、高精度、高速、かつ本番環境に対応したコンピュータビジョンのワークフローを強化します。
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自動車

自動車

自動車業界向けに構築されています。Ultralytics YOLO は、既存のインフラストラクチャにデプロイ可能な、高精度、高速、かつ本番環境に対応したコンピュータビジョンソリューションのワークフローを効率化します。
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ヘルスケア

ヘルスケア

医療分野向けに構築されています。Ultralytics YOLO は、既存のインフラストラクチャを入れ替えることなく、高精度、高速、かつ本番環境に対応したコンピュータビジョンのワークフローを強化します。
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物流

物流

物流分野向けに構築されています。Ultralytics YOLO は、既存のインフラストラクチャを置き換えることなく、高精度、高速、かつ本番環境に対応したコンピュータビジョンのワークフローを強化します。
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製造

製造

工場向けに構築されています。Ultralytics YOLO は、既存のインフラストラクチャを入れ替えることなく、高精度、高速、かつ本番環境に対応したコンピュータビジョンのプロセスを強化します。
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小売

小売

リテール向けに構築されています。Ultralytics YOLO は、既存のインフラストラクチャを活用して、高精度、高速、かつ本番環境に対応したコンピュータビジョンのワークフローを効率化します。
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ロボティクス

ロボティクス

ロボティクス向けに構築されています。Ultralytics YOLO は、既存のインフラストラクチャを活用する、高精度、高速、かつ本番環境に対応したコンピュータビジョンソリューションのワークフローを効率化します。
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農業

農業

農地、農場、畜産オペレーション向けに構築されています。Ultralytics YOLO は、既存のインフラストラクチャを活用して、高精度、高速、かつ本番環境に対応したコンピュータビジョンのワークフローを強化します。
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自動車

自動車

自動車業界向けに構築されています。Ultralytics YOLO は、既存のインフラストラクチャにデプロイ可能な、高精度、高速、かつ本番環境に対応したコンピュータビジョンソリューションのワークフローを効率化します。
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ヘルスケア

ヘルスケア

医療分野向けに構築されています。Ultralytics YOLO は、既存のインフラストラクチャを入れ替えることなく、高精度、高速、かつ本番環境に対応したコンピュータビジョンのワークフローを強化します。
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物流

物流

物流分野向けに構築されています。Ultralytics YOLO は、既存のインフラストラクチャを置き換えることなく、高精度、高速、かつ本番環境に対応したコンピュータビジョンのワークフローを強化します。
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製造

製造

工場向けに構築されています。Ultralytics YOLO は、既存のインフラストラクチャを入れ替えることなく、高精度、高速、かつ本番環境に対応したコンピュータビジョンのプロセスを強化します。
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小売

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リテール向けに構築されています。Ultralytics YOLO は、既存のインフラストラクチャを活用して、高精度、高速、かつ本番環境に対応したコンピュータビジョンのワークフローを効率化します。
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ロボティクス

ロボティクス

ロボティクス向けに構築されています。Ultralytics YOLO は、既存のインフラストラクチャを活用する、高精度、高速、かつ本番環境に対応したコンピュータビジョンソリューションのワークフローを効率化します。
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農業

農業

農地、農場、畜産オペレーション向けに構築されています。Ultralytics YOLO は、既存のインフラストラクチャを活用して、高精度、高速、かつ本番環境に対応したコンピュータビジョンのワークフローを強化します。
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自動車

自動車

自動車業界向けに構築されています。Ultralytics YOLO は、既存のインフラストラクチャにデプロイ可能な、高精度、高速、かつ本番環境に対応したコンピュータビジョンソリューションのワークフローを効率化します。
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ヘルスケア

ヘルスケア

医療分野向けに構築されています。Ultralytics YOLO は、既存のインフラストラクチャを入れ替えることなく、高精度、高速、かつ本番環境に対応したコンピュータビジョンのワークフローを強化します。
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物流

物流

物流分野向けに構築されています。Ultralytics YOLO は、既存のインフラストラクチャを置き換えることなく、高精度、高速、かつ本番環境に対応したコンピュータビジョンのワークフローを強化します。
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製造

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工場向けに構築されています。Ultralytics YOLO は、既存のインフラストラクチャを入れ替えることなく、高精度、高速、かつ本番環境に対応したコンピュータビジョンのプロセスを強化します。
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小売

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リテール向けに構築されています。Ultralytics YOLO は、既存のインフラストラクチャを活用して、高精度、高速、かつ本番環境に対応したコンピュータビジョンのワークフローを効率化します。
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ロボティクス

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ロボティクス向けに構築されています。Ultralytics YOLO は、既存のインフラストラクチャを活用する、高精度、高速、かつ本番環境に対応したコンピュータビジョンソリューションのワークフローを効率化します。
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よくある質問

  • YOLO-Stereo3Dは、ロボティクスにおける双眼カメラペアからのステレオ3D検知のために公式のUltralytics roadmapで発表された今後のUltralyticsモデルであり、LiDARに代わるカメラネイティブな代替手段であり、2027年にYOLOファミリー向けに計画されている新しいモダリティの1つです。

  • 一般的に、ステレオカメラの費用はLiDARの数分の一であり、可動部品を追加せず、ペアリングされた画像から3D情報を復元します。そのため、公式のUltralytics roadmapでは、YOLO-Stereo3Dをロボティクス向けのLiDARに代わるカメラネイティブな代替手段として位置づけています。

  • リリース済みのUltralytics YOLO-Depthモデルは1台のRGBカメラから単眼深度推定を実行し、一方、今後のYOLO-Stereo3Dタスクはステレオ3D検知のために同期された双眼カメラペアを使用します。

  • リリース時期は公式のUltralytics roadmapで発表されており、2027年にYOLOファミリーに加わる新しいモダリティの1つとしてYOLO-Stereo3Dが挙げられています。発表については、ロードマップとGitHubをフォローしてください。

  • 1台のRGBカメラと高密度なピクセル単位の深度マップがニーズを満たす場合は、Ultralytics YOLO-Depthを使用してください。物体検出、セグメンテーション、ポーズ推定については、Ultralytics YOLO26から始めてください。どちらも本番用のUltralyticsワークフローを使用しますが、YOLO-Stereo3Dはロードマップ上に残ります。

YOLO-Stereo3Dへの準備をする

今すぐUltralytics YOLO26でカメラベースの知覚を構築し、ステレオ3D検出が提供開始されたときにそれを導入してください。