リアルタイムYOLO姿勢推定
Ultralytics YOLO26姿勢推定モデルで、ライブ動画から身体のキーポイントと骨格をトラッキングします。高速なトレーニングとデプロイのワークフローで、フィットネス、スポーツ分析、安全、エルゴノミクスのアプリケーションを構築できます。
YOLO26姿勢推定モデル
YOLO26-poseモデルは人を検出し、1回の処理で身体のキーポイントを予測します。比較的性能の低いハードウェアでも、ライブ動画に十分な速度で動作します。5つのサイズがエッジデバイスから高精度が求められる分析まで対応し、カスタムキーポイントセットも標準のUltralyticsワークフローでトレーニングできます。
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 姿勢（e2e） | mAP 姿勢 50（e2e） | CPU ONNX（ms） | T4 TensorRT（ms） | パラメーター数（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 |
Ultralyticsドキュメントに掲載されているYOLO26姿勢推定のベンチマーク。
世界をリードする組織から信頼されています
当社のモデルがもたらす影響
最先端のビジョンAIモデルで、さまざまな業界のプロセスを効率化します。Ultralyticsが、スピード、精度、使いやすさを実現します。
Ultralytics YOLOモデルの進化
実用的なYOLOv5のワークフローからエッジ対応のYOLO26推論まで、Ultralytics YOLOの進化をご覧ください。
スマートアノテーションでラベル付けを最大10倍高速化
Ultralytics Platformは、高品質なデータセットをより速く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精密な手動編集まで、品質を損なうことなく画像のラベル付けにかかる時間を短縮できるよう設計されています。
- SAMを活用した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作成できます。
- あらゆるAIタスクに対応：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。
- 幅広いフォーマットに対応：YOLO、COCOなどから選択できます。
- チームレビューとバージョン管理：あらゆる段階で明確なコラボレーションを実現します。
高性能GPUで、より低コストにトレーニング
AmpereからBlackwellまで、NVIDIA GPU 26種類を1時間あたり0.24ドルからご利用いただけます。上乗せ料金なし、最低利用額なし、契約義務なし。
業界別ソリューションを見る
さまざまな本番環境で、チームがUltralyticsのコンピュータービジョンをどのように活用しているかをご覧ください。
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ロボティクス
よくある質問
姿勢推定は、人や物体を検出してキーポイントの位置を予測します。人の場合、通常は肩、肘、膝など、身体の17個の関節がキーポイントになります。キーポイントをつなぐと、姿勢や動きを表す骨格が得られます。Ultralytics YOLO姿勢推定モデルは、1回の処理でキーポイントを検出・推定し、ライブ動画に十分な速度で動作します。
一般的な用途には、フィットネスでの運動フォーム分析や反復回数のカウント、スポーツでの技術分析、職場の安全管理における転倒検出や人間工学的なモニタリング、ジェスチャー操作のインターフェースなどがあります。Ultralytics姿勢推定モデルはリアルタイムに動作するため、エッジデバイスを含め、ライブカメラストリームでこれらのアプリケーションを利用できます。
Ultralytics YOLO26姿勢推定モデルは推奨される出発点であり、COCOキーポイントで事前学習され、nanoからextra-largeまでのサイズを用意しています。YOLO11姿勢推定モデルも同一の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で定義するため、動物、機械、または一貫したランドマークを持つ任意の構造を対象とした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け、データセットファイルでキーポイントの数と骨格を設定して、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てください。
export modeを使用して、ポーズモデルをONNX、OpenVINO、TensorRT、CoreML、LiteRTなどにエクスポートできます。キーポイント出力はエクスポートされたモデルに含まれるため、モバイルアプリやエッジアプリは追加の後処理ライブラリなしでポーズを直接利用できます。
Ultralyticsでポーズ推定を構築
キーポイントをアノテーションし、YOLO26 poseモデルをトレーニングして、Ultralytics Platformでどこにでもデプロイできます。