CV君 2025-09-30 16:05 江苏
专为边缘部署而生
作者：Ranjan Sapkota, Rahul Harsha Cheppally, Ajay Sharda, Manoj Karkee
机构：康奈尔大学、堪萨斯州立大学
论文地址：https://arxiv.org/abs/2509.25164
相关资料：
https://docs.ultralytics.com/zh/models/yolo26/#overview
就在大家对YOLO系列的演进速度感到惊叹时，Ultralytics在2025年9月又投下了一颗重磅炸弹，正式推出了YOLO家族的最新成员——YOLO26。这不仅仅是一次常规的升级，更是一场专为边缘和低功耗设备设计的架构革新。来自康奈尔大学和堪萨斯州立大学的研究者们详细介绍了YOLO26的设计理念、技术突破和部署优势，目标直指在真实世界的边缘计算场景中，实现效率和精度的再次飞跃。
ps.也许很多人会疑惑，为什么突然YOLO就跳到26了？别的原因不知道，但这个命名方式让学术界很难跟是很显然的。
核心架构革新：四大亮点
YOLO26的设计哲学围绕着三个核心原则：简洁、高效与创新。为了实现这一目标，它引入了四项关键的架构增强，彻底改变了以往YOLO模型的训练和推理方式。
上图清晰地展示了YOLO26的四大核心创新点：
移除DFL（Distribution Focal Loss）：以往的YOLO模型（如YOLOv8）普遍采用DFL来提升边界框回归的精度，但这无疑增加了计算开销和模型导出的复杂度。YOLO26果断地移除了DFL模块，将边界框预测回归到更直接的回归任务，极大地简化了模型结构。这一改变不仅提升了推理效率，还使得模型能够更轻松地导出到ONNX、TensorRT、CoreML等不同平台。
端到端无NMS（NMS-free）推理：非极大值抑制（NMS）作为目标检测后处理的标配，一直是推理速度的瓶颈之一，并且需要手动调整超参数。YOLO26通过重新设计预测头，实现了真正的端到端无NMS推理。模型可以直接输出无冗余的检测框，彻底告别了后处理的烦恼。这一突破性的改进，使得YOLO26在CPU上的推理速度相比前代模型提升了高达 **43%**（以nano模型为例），对于延迟敏感的移动设备、无人机和嵌入式平台而言，这无疑是巨大的福音。
引入ProgLoss与STAL：为了解决训练稳定性和小目标检测这两大难题，YOLO26引入了两种新策略。ProgLoss（Progressive Loss Balancing）能够在训练过程中动态调整不同损失成分的权重，防止模型在训练后期对某些类别过拟合，从而提升了泛化能力。而 STAL（Small-Target-Aware Label Assignment）则是一种专门针对小目标的标签分配策略，它在训练时会优先考虑那些像素占比小、易被忽略的目标，显著增强了模型在拥挤场景或远距离视角下对小目标的识别准度。
采用MuSGD优化器：借鉴近年来大语言模型（LLM）训练中的优化技术突破，YOLO26引入了一种名为 MuSGD 的混合优化器。它结合了传统随机梯度下降（SGD）的鲁棒性和Muon优化器的自适应特性，能够在多样化的数据集上实现更快、更稳定的收敛。这意味着开发者可以用更少的训练周期和计算资源，达到理想的模型精度。
性能基准：速度与精度的完美平衡
当然，架构的革新最终要用性能数据来说话。研究者们将YOLO26与YOLOv10、RT-DETR系列等当前主流的实时检测器在COCO数据集上进行了详细的性能对比。
结果显示，YOLO26在精度与延迟之间取得了卓越的平衡。例如，YOLO26-m和YOLO26-l模型在mAP上可以媲美基于Transformer的RT-DETRv3等重量级选手，但推理延迟却大幅降低。与同为CNN架构的YOLOv10相比，YOLO26在所有尺度上都展现出更低的延迟，同时通过ProgLoss和STAL等机制保持甚至提升了检测精度。
这种“又快又准”的特性，再次印证了YOLO26以“边缘为中心”的设计哲学是成功的。它没有盲目堆砌复杂的模块去冲击排行榜的最高精度，而是通过精巧的架构简化，在保证高精度的前提下，将推理效率推向了新的高度。
部署与应用：从机器人到智能制造
YOLO26的价值不仅在于 benchmarks 上的数字，更在于其强大的部署潜力和广泛的应用前景。
由于其无NMS和简化的架构，YOLO26可以非常方便地进行量化（FP16或INT8），在NVIDIA Jetson、高通骁龙AI芯片等资源受限的硬件上保持高精度和稳定性。这使得它在机器人领域，能够帮助机械臂更精准地抓取动态物体，或让移动机器人更可靠地避障。
在智能制造领域，YOLO26可以作为产线上的“火眼金睛”，进行实时缺陷检测。其高吞吐量和低运营成本的特性，相比之前的YOLOv12或基于Transformer的方案，更具规模化部署的优势。
大家对YOLO26的这些新特性怎么看？它会成为边缘设备上的新霸主吗？欢迎在评论区聊聊你的看法！
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