YOLO Pose-Schätzung in Echtzeit
Verfolge Körper-Keypoints und Skelette in Live-Videos mit Ultralytics YOLO26 Pose-Modellen. Entwickle Anwendungen für Fitness, Sportanalyse, Sicherheit und Ergonomie mit einem schnellen Trainings- und Bereitstellungs-Workflow.
YOLO26 Pose-Modelle
YOLO26-pose Modelle erkennen Personen und sagen Körper-Keypoints in einem Durchgang voraus, schnell genug für Live-Videos auf einfacher Hardware. Fünf Größen decken den Bereich von Edge-Geräten bis hin zu präzisionskritischen Analysen ab, und benutzerdefinierte Keypoint-Sets können über den Standard Ultralytics Workflow trainiert werden.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 pose model
model = YOLO("yolo26n-pose.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modell | Größe (px) | mAP Pose (e2e) | mAP Pose 50 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parameter (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO26n-pose | 640 | 57.2 | 83.3 | 40.3 ± 0.5 | 1.8 ± 0.0 | 2.9 | 7.5 |
| YOLO26s-pose | 640 | 63.0 | 86.6 | 85.3 ± 0.9 | 2.7 ± 0.0 | 10.4 | 23.9 |
| YOLO26m-pose | 640 | 68.8 | 89.6 | 218.0 ± 1.5 | 5.0 ± 0.1 | 21.5 | 73.1 |
| YOLO26l-pose | 640 | 70.4 | 90.5 | 275.4 ± 2.4 | 6.5 ± 0.1 | 25.9 | 91.3 |
| YOLO26x-pose | 640 | 71.6 | 91.6 | 565.4 ± 3.0 | 12.2 ± 0.2 | 57.6 | 201.7 |
YOLO26 Pose-Benchmarks aus der Ultralytics Dokumentation.
Vertrauenswürdig für die weltweit führenden Organisationen
Die Wirkung unserer Modelle
Optimiere Prozesse branchenübergreifend mit unseren hochmodernen Vision-KI-Modellen. Geschwindigkeit, Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit, bereitgestellt von Ultralytics.
Die Entwicklung der Ultralytics YOLO Modelle
Erfahre, wie sich Ultralytics YOLO vom praktischen YOLOv5-Workflow zur Edge-Ready YOLO26-Inferenz entwickelt hat.
Machte Echtzeit-Objekterkennung zugänglich mit einem schnellen, praktischen PyTorch-Workflow.
Erweiterung des einheitlichen Workflows auf Erkennung, Segmentierung, Klassifizierung, Pose und OBB.
Verbesserte Genauigkeit, Geschwindigkeit und Effizienz bei gleichbleibend vertrautem Ultralytics-Workflow.
Einführung von End-to-End-Inferenz und einer Architektur, die für eine effiziente Edge-Bereitstellung optimiert ist.
Annotiere bis zu 10x schneller mit intelligenter Annotation
Die Ultralytics Platform bietet dir das Bildannotationstool, um schneller hochwertige Datensätze zu erstellen. Von intelligenter Annotation bis hin zur präzisen manuellen Bearbeitung sind diese Funktionen darauf ausgelegt, die Zeit für die Bildbeschriftung zu verkürzen, ohne dabei an Qualität einzubüßen.
- SAM-gestützte intelligente Annotation: Masken und Bounding Boxes mit nur einem Klick.
- Vollständige Abdeckung von KI-Aufgaben: Detektion, Instanzsegmentierung, semantische Segmentierung, Klassifizierung, Pose, OBB.
- Unterstützung universeller Formate: Deine Wahl aus YOLO, COCO, VOC und mehr.
- Team-Review und Versionierung: Klare Zusammenarbeit bei jedem Schritt.
Trainiere auf den besten GPUs für weniger Geld
26 NVIDIA GPUs ab $0,24/Std. – von Ampere bis Blackwell. Kein Aufschlag, keine Mindestlaufzeiten, keine Verpflichtung.
Überall bereitstellen
Exportiere in 20 Formate und deploye auf Edge, Cloud und Mobilgeräten.
Branchenlösungen erkunden
Sieh dir an, wie Teams Ultralytics Computer Vision in Produktionsumgebungen einsetzen.
KI in der Landwirtschaft
KI in der Automobilindustrie
KI im Gesundheitswesen
KI in der Logistik
KI in der Fertigung
KI im Einzelhandel
KI in der Robotik
KI in der Landwirtschaft
KI in der Automobilindustrie
KI im Gesundheitswesen
KI in der Logistik
KI in der Fertigung
KI im Einzelhandel
KI in der Robotik
KI in der Landwirtschaft
KI in der Automobilindustrie
KI im Gesundheitswesen
KI in der Logistik
KI in der Fertigung
KI im Einzelhandel
KI in der Robotik
Häufig gestellte Fragen
Pose estimation erkennt Personen oder Objekte und sagt die Position ihrer Keypoints voraus – bei Menschen typischerweise 17 Körpergelenke wie Schultern, Ellbogen und Knie. Das Verbinden der Keypoints ergibt ein Skelett, das Körperhaltung und Bewegung beschreibt. Ultralytics YOLO Pose-Modelle erkennen und schätzen Keypoints in einem einzigen Durchgang, schnell genug für Live-Videos.
Häufige Anwendungen umfassen die Analyse der Trainingsform und das Zählen von Wiederholungen im Fitnessbereich, Technikanalyse im Sport, Sturzerkennung und ergonomische Überwachung am Arbeitsplatz sowie gestengesteuerte Schnittstellen. Da Ultralytics Pose-Modelle in Echtzeit laufen, funktionieren diese Anwendungen auf Live-Kameraströmen, auch auf Edge-Geräten.
Ultralytics YOLO26 Pose-Modelle sind der empfohlene Ausgangspunkt, vortrainiert auf COCO Keypoints und in Größen von Nano bis Extra-Large verfügbar. YOLO11 Pose-Modelle werden weiterhin mit identischer API unterstützt.
Ja. Das Keypoint-Set wird durch deinen Datensatz definiert, sodass du Modelle für Tiere, Maschinen oder jede Struktur mit konsistenten Orientierungspunkten trainieren kannst. Annotiere Keypoints, konfiguriere deren Anzahl und Skelett in der Datensatzdatei und führe den train mode aus oder verwalte den gesamten Workflow auf der Ultralytics Platform.
Exportiere Pose-Modelle mit dem export mode in ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO, LiteRT und mehr. Keypoint-Ausgaben sind Teil des exportierten Modells, sodass mobile und Edge-Apps Posen direkt ohne zusätzliche Nachbearbeitungsbibliotheken verarbeiten.
Entwickle Pose-Schätzung mit Ultralytics
Annotiere Keypoints, trainiere YOLO26 Pose-Modelle und stelle sie überall mit der Ultralytics Plattform bereit.