Estimation de pose YOLO en temps réel
Suis les points clés et les squelettes du corps dans de la vidéo en direct avec les modèles de pose Ultralytics YOLO26. Construis des applications de fitness, d'analyse sportive, de sécurité et d'ergonomie avec un seul workflow rapide d'entraînement et de déploiement.
Modèles de pose YOLO26
Les modèles de pose YOLO26 détectent les personnes et prédisent les points clés du corps en un seul passage, assez rapidement pour de la vidéo en direct sur du matériel modeste. Cinq tailles couvrent tout, des appareils edge à l'analyse critique de précision, et les ensembles de points clés personnalisés s'entraînent via le workflow standard Ultralytics.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 pose model
model = YOLO("yolo26n-pose.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modèle | Taille (px) | mAP pose (e2e) | mAP pose 50 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Params (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 |
Benchmarks de pose YOLO26 issus de la documentation Ultralytics.
Approuvé par les organisations leaders dans le monde
L'impact de nos modèles
Optimise tes processus dans tous les secteurs grâce à nos modèles de vision par ordinateur de pointe. Vitesse, précision et facilité d'utilisation propulsées par Ultralytics.
L'évolution des modèles Ultralytics YOLO
Découvre comment Ultralytics YOLO a évolué depuis le workflow pratique YOLOv5 vers l'inférence YOLO26 prête pour l'Edge.
A rendu la détection d'objets en temps réel accessible avec un workflow PyTorch rapide et pratique.
Flux de travail unifié étendu à la détection, la segmentation, la classification, la pose et l'OBB.
Précision, vitesse et efficacité améliorées tout en préservant le flux de travail Ultralytics familier.
Introduction de l'inférence de bout en bout et d'une architecture optimisée pour un déploiement efficace en périphérie (edge).
Étiquette jusqu'à 10 fois plus vite grâce à l'annotation intelligente
La plateforme Ultralytics te fournit l'outil d'annotation d'images pour créer des jeux de données de haute qualité plus rapidement. De l'annotation intelligente à l'édition manuelle précise, ces fonctionnalités sont conçues pour réduire le temps d'étiquetage des images sans sacrifier la qualité.
- Annotation intelligente propulsée par SAM : Masques et BBox en un seul clic.
- Couverture complète des tâches d'IA : Détection, segmentation d'instance, segmentation sémantique, classification, pose, OBB.
- Prise en charge universelle des formats : Ton choix parmi YOLO, COCO, VOC, et plus encore.
- Revue d'équipe et versioning : Une collaboration claire à chaque étape.
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Déploie n'importe où
Exporte vers 20 formats et déploie sur la périphérie, le cloud et le mobile.
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Questions fréquemment posées
L'estimation de pose détecte des personnes ou des objets et prédit l'emplacement de leurs points clés — pour les humains, généralement 17 articulations du corps telles que les épaules, les coudes et les genoux. Connecter les points clés produit un squelette qui décrit la posture et le mouvement. Les modèles de pose Ultralytics YOLO détectent et estiment les points clés en un seul passage, assez rapidement pour de la vidéo en direct.
Les applications courantes incluent l'analyse de la forme des exercices et le comptage des répétitions en fitness, l'analyse technique dans le sport, la détection de chutes et la surveillance ergonomique dans la sécurité au travail, ainsi que les interfaces basées sur les gestes. Comme les modèles de pose Ultralytics fonctionnent en temps réel, ces applications fonctionnent sur des flux de caméra en direct, y compris sur des appareils edge.
Les modèles de pose Ultralytics YOLO26 sont le point de départ recommandé, pré-entraînés sur les points clés COCO et disponibles en tailles de nano à extra-large. Les modèles de pose YOLO11 restent pris en charge avec l'API identique.
Oui. L'ensemble des points clés est défini par ton jeu de données, tu peux donc entraîner des modèles pour des animaux, des machines ou toute structure avec des points de repère cohérents. Annote les points clés, configure leur nombre et le squelette dans le fichier de jeu de données, et exécute le train mode, ou gère tout le workflow sur la Ultralytics Platform.
Exporte les modèles de pose avec le export mode vers ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO, LiteRT, et plus encore. Les sorties des points clés font partie du modèle exporté, donc les applications mobiles et edge consomment les poses directement sans bibliothèques de post-traitement supplémentaires.
Construis une estimation de pose avec Ultralytics
Annote des points clés, entraîne des modèles de pose YOLO26 et déploie-les n'importe où avec la Ultralytics Platform.