Real-time YOLO pose estimation
Track body keypoints and skeletons in live video with Ultralytics YOLO26 pose models. Build fitness, sports analytics, safety, and ergonomics applications with one fast training and deployment workflow.
YOLO26 pose models
YOLO26-pose models detect people and predict body keypoints in one pass, fast enough for live video on modest hardware. Five sizes cover edge devices through accuracy-critical analysis, and custom keypoint sets train through the standard Ultralytics workflow.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 pose model
model = YOLO("yolo26n-pose.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| モデル | サイズ (px) | mAP pose (e2e) | mAP pose 50 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | パラメータ数 (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 from the Ultralytics docs.
世界をリードする組織に信頼されています
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。
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。
スマートアノテーションで最大 10 倍高速にラベル付け
Ultralytics プラットフォームは、高品質なデータセットをより短期間で構築するための画像アノテーションツールを提供します。スマートアノテーションから正確な手動編集まで、これらの機能は品質を犠牲にすることなく画像ラベル付けの時間を削減するように設計されています。
- SAM 駆動のスマートアノテーション: ワンクリックでマスクとバウンディングボックスを生成。
- AI タスクを完全にカバー: 検出、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、分類、姿勢推定、OBB。
- ユニバーサルフォーマットのサポート: YOLO、COCO など、お好みのフォーマットを選択可能。
- チームレビューとバージョニング: あらゆるステップでのスムーズなコラボレーション。
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。
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。
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よくある質問
姿勢推定は、人物や物体を検出し、そのキーポイントの位置を予測します。人間の場合は、通常、肩、肘、膝などの17の関節となります。キーポイントを結ぶことで、姿勢や動きを表すスケルトンが生成されます。Ultralytics YOLOポーズモデルは、1回のパスでキーポイントを検出し推定するため、ライブ動画に対応できるほどの高速性を備えています。
Common applications include exercise-form analysis and repetition counting in fitness, technique analysis in sports, fall detection and ergonomic monitoring in workplace safety, and gesture-driven interfaces. Because Ultralytics pose models run in real time, these applications work on live camera streams, including on edge devices.
Ultralytics YOLO26ポーズモデルは推奨される開始点であり、COCOキーポイントで事前学習されており、nanoからextra-largeまでのサイズで利用可能です。YOLO11ポーズモデルは、同一のAPIで引き続きサポートされています。
はい。キーポイントセットはデータセットによって定義されるため、動物、機械、または一貫した目印を持つあらゆる構造体のモデルをトレーニングできます。キーポイントにアノテーションを付与し、データセットファイルでその数とスケルトンを設定してtrainモードを実行するか、Ultralytics Platformでワークフロー全体を管理します。
exportモードを使用してポーズモデルをONNX、TensorRT、CoreML、OpenVINO、LiteRTなどにエクスポートします。キーポイントの出力はエクスポートされたモデルの一部であるため、モバイルおよびエッジアプリは追加のの後処理ライブラリなしでポーズを直接利用できます。
Build pose estimation with Ultralytics
Annotate keypoints, train YOLO26 pose models, and deploy them anywhere with Ultralytics Platform.