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YOLO26

新上架第 1 版 · 更新于

概览

用 Ultralytics 的 YOLO 模型系列在图片和视频中找出物体,同系列还覆盖分割、分类、深度、姿态和跟踪。适合开发计算机视觉应用的开发者。

YOLO26 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • Windows、macOS 或 Linux 上的 Python
  • huggingface_hub 包
  • 用来运行模型的 ultralytics 库
用在
  • 使用 ultralytics 库的 Python 项目
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,用来下载文件
  • 以照片或视频帧为输入的视觉流程
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download Ultralytics/YOLO26

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

YOLO26 是 Ultralytics 的目标检测模型,在 Hugging Face 上对应 ultralytics 库。该公司做计算机视觉用的 YOLO 模型,页面说它们覆盖检测、几种分割、分类、深度、姿态,以及跨视频帧的跟踪。

适合谁

它适合要做视觉功能的开发者和研究者,他们想要一个速度快、用得广、文档有多种语言的检测器。

行业谁在用怎么用例子
软件开发应用开发者给读取照片或视频的应用加上目标检测标出上传图片中找到的物品
计算机视觉研究研究者把它当作基线,拿其他检测器来对比在同一任务上测试新的数据集
视频分析工程师在帧与帧之间跟随检测到的物体在一段视频里跟踪移动的物体
机器人和设备硬件团队对摄像头输入运行检测器在实时画面中发现物体

如果你需要聊天模型或文本生成,可以跳过它,因为它处理的是图片和视频。

用在哪里

  • 使用 ultralytics 库的 Python 项目
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,用来下载文件
  • 以照片或视频帧为输入的视觉流程
用例谁用得到什么
目标检测开发者图片中物体的框和标签
分割研究者像素级的物体轮廓
姿态估计工程师每个检测对象的关键点
跟踪视频团队跨帧被跟随的检测对象

如何设置

你需要 Python 和 Hugging Face 的下载工具。

  • Windows、macOS 或 Linux 上的 Python
  • huggingface_hub 包
  • 用来运行模型的 ultralytics 库
  1. 安装 huggingface_hub。
  2. 把模型文件下载到你的电脑。
  3. 按模型卡和 Ultralytics 文档,在 ultralytics 库里加载这些文件。
pip install -U huggingface_hub
hf download Ultralytics/YOLO26

如何使用

记录里给出了下载这一步,模型卡则指向 Ultralytics 文档来说明如何运行。下载完成后,你用 ultralytics 库加载文件,再选择需要的任务。

hf download Ultralytics/YOLO26

示例

你下载文件,在 Python 项目里加载模型,再给它一张照片。做检测任务时,你可以期待得到它找到的物体的框和类别标签,这与模型卡描述的检测功能一致。

新手与专家

如果你刚接触计算机视觉,目标检测器会看一张图片,并在它认得的东西周围画框。第一次可以先下载文件,再按文档的方式用库跑一张照片。

对熟悉这个领域的人来说,这个系列覆盖检测、实例分割和语义分割、分类、深度、姿态和旋转框,还有视频上的跟踪。这里的卡片没有给出速度或精度数字,所以和其他检测器比较之前,请先查看它链接的论文。

  1. 照片或视频帧输入
  2. YOLO26 模型找出物体
  3. 任务输出为框、蒙版或姿态
  4. 跟踪把物体跨帧连起来

注意事项

这里能看到的卡片内容大多是链接和徽章,所以实际的运行步骤在 Ultralytics 文档里。

  • License: AGPL-3.0
  • Cost to run: 未提及,不过商用要通过付费的企业许可申请
  • Data it reaches: 你给它的图片和视频,以及下载的模型文件
  • Not for: 仅凭开源许可就用于商业用途,因为模型卡要求商用者申请企业许可

README 和文件

README

YOLO26

用 Ultralytics 的 YOLO 模型系列在图片和视频中找出物体,同系列还覆盖分割、分类、深度、姿态和跟踪。适合开发计算机视觉应用的开发者。

由 Ultralytics 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的,模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:YOLO26 是 Ultralytics 的目标检测模型,在 Hugging Face 上对应 ultralytics 库。该公司做计算机视觉用的 YOLO 模型,页面说它们覆盖检测、几种分割、分类、深度、姿态,以及跨视频帧的跟踪。

适合谁:它适合要做视觉功能的开发者和研究者,他们想要一个速度快、用得广、文档有多种语言的检测器。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
软件开发 | 应用开发者 | 给读取照片或视频的应用加上目标检测 | 标出上传图片中找到的物品
计算机视觉研究 | 研究者 | 把它当作基线,拿其他检测器来对比 | 在同一任务上测试新的数据集
视频分析 | 工程师 | 在帧与帧之间跟随检测到的物体 | 在一段视频里跟踪移动的物体
机器人和设备 | 硬件团队 | 对摄像头输入运行检测器 | 在实时画面中发现物体

如果你需要聊天模型或文本生成,可以跳过它,因为它处理的是图片和视频。

用在哪里:

  • 使用 ultralytics 库的 Python 项目
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,用来下载文件
  • 以照片或视频帧为输入的视觉流程
用例 | 谁用 | 得到什么
目标检测 | 开发者 | 图片中物体的框和标签
分割 | 研究者 | 像素级的物体轮廓
姿态估计 | 工程师 | 每个检测对象的关键点
跟踪 | 视频团队 | 跨帧被跟随的检测对象

如何设置:你需要 Python 和 Hugging Face 的下载工具。

  • Windows、macOS 或 Linux 上的 Python
  • huggingface_hub 包
  • 用来运行模型的 ultralytics 库
  1. 安装 huggingface_hub。
  2. 把模型文件下载到你的电脑。
  3. 按模型卡和 Ultralytics 文档,在 ultralytics 库里加载这些文件。
pip install -U huggingface_hub
hf download Ultralytics/YOLO26

如何使用:记录里给出了下载这一步,模型卡则指向 Ultralytics 文档来说明如何运行。下载完成后,你用 ultralytics 库加载文件,再选择需要的任务。

hf download Ultralytics/YOLO26

示例:你下载文件,在 Python 项目里加载模型,再给它一张照片。做检测任务时,你可以期待得到它找到的物体的框和类别标签,这与模型卡描述的检测功能一致。

新手与专家:如果你刚接触计算机视觉,目标检测器会看一张图片,并在它认得的东西周围画框。第一次可以先下载文件,再按文档的方式用库跑一张照片。

对熟悉这个领域的人来说,这个系列覆盖检测、实例分割和语义分割、分类、深度、姿态和旋转框,还有视频上的跟踪。这里的卡片没有给出速度或精度数字,所以和其他检测器比较之前,请先查看它链接的论文。

照片或视频帧输入
YOLO26 模型找出物体
任务输出为框、蒙版或姿态
跟踪把物体跨帧连起来

注意事项:这里能看到的卡片内容大多是链接和徽章,所以实际的运行步骤在 Ultralytics 文档里。

  • License: AGPL-3.0
  • Cost to run: 未提及,不过商用要通过付费的企业许可申请
  • Data it reaches: 你给它的图片和视频,以及下载的模型文件
  • Not for: 仅凭开源许可就用于商业用途,因为模型卡要求商用者申请企业许可

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 任务:object detection
  • 框架:ultralytics
  • 最近 30 天下载:26,767
  • 点赞:264
  • 许可证:agpl-3.0
  • 语言:en, zh, ja, ru, de, fr, es, pt
  • Quantized versions: 60
  • Fine-tunes: 140
  • 标签:ultralytics, yolo, object-detection, instance-segmentation, image-classification, pose-estimation, tracking, semantic-segmentation, yolo26, model-index

链接

  • 模型:https://huggingface.co/Ultralytics/YOLO26
  • 文件:https://huggingface.co/Ultralytics/YOLO26/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:

pip install -U huggingface_hub
hf download Ultralytics/YOLO26

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  5 KB

1 个文件,共 5 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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d3-turbo共有 object-detection4,18613326.1Bapache-2.0
d3-ultra共有 object-detection2,3986126.1Bapache-2.0
数据为 Mindket 在 2026-11-12 至 2026-11-13 期间读取的数值。

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大家怎么说

Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论,来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的,也未经核实,点开即可在原帖处阅读。

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