Ultralytics发布YOLO26：让实时视觉检测更快更准的新"千里眼"
这项由Ultralytics团队主导开发的研究成果以技术报告形式发布于2026年6月，论文编号为arXiv:2606.03748，感兴趣的读者可通过该编号查询完整论文。
YOLOv8n INT8量化实战
用 128 张 COCO 图片，实现「数据准备 → ONNX 导出 → 静态 INT8 量化 → mAP / 延迟 / 一致性评估 → 报告」的完整流程。先看结果指标FP32 ONNXINT8 QDQ变化模型体积12.82 MB3.68 MB3.49 更小mAP@500.
每日GitHub精选：Ultralytics YOLO深度解析
在过去几年里，计算机视觉的门槛正在被快速拉低。曾经只有大型科研机构才能玩转的实时检测、目标识别，如今已经被越来越多的开发者、工程师和企业以极低的成本拿来使用。
YOLO界再起波澜！mAP 51.4，149FPS，目标检测，一个就够了
Chengjian Feng， Yujie Zhong， Yu Gao， Matthew R Scott， and Weilin Huang. Tood: Task-aligned one-stage object detection. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision， pages 3510–3519， 2021. 3， 4。
快速上手Ultralytics YOLO26：一站式计算机视觉项目使用指南
Ultralytics YOLO（最新版本为YOLO26）是当前计算机视觉领域的顶尖模型之一，由Ultralytics团队基于多年计算机视觉与AI研究打造。
YOLO-World微调全攻略：手把手打造高精度水下垃圾检测模型
零-shot看似万能，专业场景却栽了跟头？如今计算机视觉领域，YOLO-World的出现无疑是一场革命——凭借开放词汇能力，输入简单文字就能检测几乎任何物体，不用再为固定类别受限。无论是新手入门还是快速原型验证，零-shot模式都能轻松应对，一度被奉为“万能检测工具”。
YOLOv6：又快又准的目标检测框架开源啦
本框架同时专注于检测的精度和推理效率，在工业界常用的尺寸模型中:YOLOv6-nano 在 COCO 上精度可达 35.0% AP，在 T4 上推理速度可达 1242 FPS;
劲爆！YOLOv6又快又准的目标检测框架开源啦（附源代码下载）
关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq代码地址：https://github.
目标检测与分类：YOLOv3网络结构
YOLO v3的全称是You Only Look Once，version 3，是在2018年由华盛顿大学的 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 提出的，典型的特点是在检测速度与准确度上都有非常不错的表现，在目标检测与分类领域得到了广泛应用。