【YOLO26】Ultralyticsが放つ最新物体検出。エッジ・低消費電力向けに最適化された2026年モデル

2026.02.08 | 8 min read

📝 記事について： 本記事は、５０近辺のくたびれた貧乏なおっさんの筆者が、「新しい技術」「このサービスおもしろいな～～」「このアプリおもしろいな～～」「ほしいな～～」「かいたいな～～」と思った製品・サービスについて、公開情報を調べてまとめたものです。実際に製品やサービスを使用・体験したわけではありません。内容の正確性については、必ず公式情報やデータソースをご確認ください。

Ultralyticsが2026年1月に発表したYOLO26は、エッジ・低消費電力向けの物体検出・セグメンテーション・ポーズ推定モデルです。
NMS不要のEnd-to-Endで、CPU推論が最大約43%高速。Nano版はスマートフォンやスマートカメラでのリアルタイムAIに適します。

Core Insights

End-to-End設計： NMS不要でデプロイが容易、推論も高速。
MuSGD： 学習の安定化と収束の短縮。
5サイズ・5タスク： Nano/S/M/L/XL、検出・セグ・ポーズ・OBB・分類に対応。
ライセンス： デフォルトAGPL-3.0。商用はEnterprise、学術はAcademicを要問い合わせ。

YOLO26の特徴と従来版（YOLO11）との違い

YOLO26は2026年1月14日リリース（YOLO26 vs. YOLO11）。YOLO11（2024年9月）との主な違いは次のとおりです。

NMS不要のEnd-to-End：
推論後のNMSを廃止し、検出をネットワーク内で完結。レイテンシが安定し、エッジ・IoT向き。
DFL廃止：
ONNX・CoreMLなどへのエクスポートが簡素化され、低消費電力デバイスとの相性が向上。
MuSGD：
SGDとMuonのハイブリッド。LLM学習の知見を転用し、学習の安定化・収束の短縮。
ProgLoss + STAL：
小物体検出を強化。IoT・ロボ・航空画像で重要。
CPU推論が最大約43%高速：
同一条件でYOLO26n 38.9ms、YOLO11n 56.1ms（Nano）。

このほか、セグメンテーションの損失・プロトモジュール、ポーズのRLE、OBBの角度損失など、タスク別の改善が公式に言及されています。

モデルバリアント一覧（物体検出・Detection）と容量・速度

公式（Ultralytics YOLO26）のDetection（COCO）ベンチマーク。入力640px。

モデル	mAP_50-95	params (M)	FLOPs (B)	CPU ONNX (ms)	T4 TensorRT (ms)
YOLO26n	40.9	2.4	5.4	38.9	1.7
YOLO26s	48.6	9.5	20.7	87.2	2.5
YOLO26m	53.1	20.4	68.2	220.0	4.7
YOLO26l	55.0	24.8	86.4	286.2	6.2
YOLO26x	57.5	55.7	193.9	525.8	11.8

検出用モデル（yolo26n.pt 等）の目安ファイルサイズ：Nano 約5MB、Small 約19MB、Medium 約42MB、Large 約51MB、XL 約113MB（タスク・形式で変動）。

スケーリング係数は Nano 0.50/0.25、Small 0.50/0.50、Medium 0.50/1.00、Large 1.00/1.00、XL 1.00/1.50（depth/width）。

対応タスクとファイル名

各サイズ（n/s/m/l/x）で、Detection・Segmentation・Pose・OBB・Classification の5タスクに対応（例：yolo26n.pt, yolo26n-seg.pt 等）。開いた語彙向けのYOLOE-26（テキスト／ビジュアルプロンプト・プロンプトフリー）も利用可能です。

ライセンス（公式情報に基づく）

YOLO26のみのライセンスはありません。 YOLOファミリ全体に共通のライセンスが適用され、YOLO26単体の契約はできません。

オープンソースはAGPL-3.0、商用・学術はEnterprise／Academic（いずれも「YOLO一式」対象）。Ultralyticsが唯一の提供元で、認可外の再配布・サブライセンスは不可（License・Legal）。

1. AGPL-3.0（オープンソース）

デフォルトはAGPL-3.0。訓練済みモデルも対象（FAQ）。

対象： 学生・愛好家。OSI承認コピーレフト。
義務： ソフトウェアとモデルをオープンソースに。プロジェクト全体のオープンソース化に備える、と明記。
改変物： 派生もAGPL対象。ネット提供時はソース提供義務あり。
商用・私的デプロイ： 公式比較表ではAGPLでは×。Enterprise／Academicの検討が必要。

2. Ultralytics Enterprise License

企業向け。オープンソース義務なし。私的利用・配布可（Terms）。

対象： YOLO一式（YOLOv5/v8/11/26＋将来版）、プロプライエタリモデル、ドキュメント、アップデート。
権利： 商用利用、下請け利用、改変・自前訓練モデルの所有権はライセンシーに帰属。
制限： 再ライセンス・転売・譲渡（子会社含む）不可。表示の改変・削除禁止。
料金： 年次料金。更新60日前に金額確定。支払い30日以内（遅延時1.5%）。
期間： 1年自動更新。不更新なら45日前に書面通知。解約後は販売済み製品は権利維持、未販売・内部利用は停止。

YOLO26だけのEnterprise契約はなし。 1契約で全YOLOにアクセス。価格・スコープは要問い合わせ。

3. Ultralytics Academic License

大学・研究機関向け。非商用のみ。改変・訓練モデルの知的所有権は保持可。年次料金・詳細は申請で確認。

4. 引用

学術利用時は公式BibTeX（Glenn Jocher, Jing Qiu、AGPL-3.0）で引用を推奨。利用形態に応じ、公式法務ページで要確認。

Artist's Perspective

「まだ、試していないのですが、YOLO26を使ってデモプログラムを作ってみたいと思います。YOLO11はかなり使いやすい物体検出でかなりの高精度でした。モバイルでもつかいやすかったので、YOLO26を進化していると思います」

データソース・参考リンク

本記事は以下の情報源を参考にしています。内容の正確性については、必ず元のデータソースをご確認ください。