リアルタイム YOLO オブジェクトトラッキング
ビデオ内のすべてのオブジェクトを永続的な ID で追跡します。Ultralytics YOLO26 トラッキングは、リアルタイム検出と実証済みのトラッカーを組み合わせ、ライブストリーム上でのカウント、分析、監視を実現します。
YOLO26 で実行されるトラッキング
トラッキングは、あらゆる YOLO26 モデルに永続的な ID を付加します。メソッドを 1 回呼び出すだけで、検出器が BoT-SORT または ByteTrack を備えたマルチオブジェクトトラッカーに変わります。検出器の速度がトラッキングのスループットを決定するため、以下のベンチマークはライブストリームにおいて重要な数値となります。
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Run inference
results = model.track("video.mp4")| モデル | サイズ (px) | mAP50-95 | mAP 50-95 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Params (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO26n | 640 | 40.9 | 40.1 | 38.9 ± 0.7 | 1.7 ± 0.0 | 2.4 | 5.4 |
| YOLO26s | 640 | 48.6 | 47.8 | 87.2 ± 0.9 | 2.5 ± 0.0 | 9.5 | 20.7 |
| YOLO26m | 640 | 53.1 | 52.5 | 220.0 ± 1.4 | 4.7 ± 0.1 | 20.4 | 68.2 |
| YOLO26l | 640 | 55.0 | 54.4 | 286.2 ± 2.0 | 6.2 ± 0.2 | 24.8 | 86.4 |
| YOLO26x | 640 | 57.5 | 56.9 | 525.8 ± 4.0 | 11.8 ± 0.2 | 55.7 | 193.9 |
Ultralytics ドキュメントによる YOLO26 検出ベンチマーク。トラッカーはこれらのモデル上で実行されます。
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Ultralytics YOLOモデルの進化
実用的なYOLOv5ワークフローから、エッジ対応のYOLO26推論へとUltralytics YOLOがどのように進化したかをご覧ください。
高速で実用的なPyTorchワークフローにより、リアルタイム物体検出を身近なものにしました。
検出、セグメンテーション、分類、姿勢推定、OBBにわたる統一ワークフローを拡張。
おなじみのUltralyticsワークフローを維持しながら、精度、速度、効率を向上。
エンドツーエンドの推論を導入し、効率的なエッジデプロイメント向けに最適化されたアーキテクチャを実現しました。

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Ultralytics Platformは、高品質なデータセットを迅速に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、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短縮するように設計されています。
- SAM搭載のスマートアノテーション:ワンクリックでマスクとBBoxを作成。
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よくある質問
マルチオブジェクトトラッキングは、すべてのビデオフレーム内でオブジェクトを検出し、それらをフレーム間でリンクさせ、各オブジェクトに永続的な ID を割り当てます。この時間経過に伴う同一性の追跡により、個別のオブジェクトのカウント、滞在時間の測定、軌跡の分析、特定のオブジェクトがラインを越えたりゾーンに侵入したりした際のイベントトリガーが可能になります。
Ultralytics は BoT-SORT と ByteTrack を標準搭載しており、track モードで単一の引数により選択可能です。どちらも検出器の出力を動きベースの関連付けと組み合わせます。BoT-SORT がデフォルトであり、ByteTrack は強力で軽量な代替手段です。トラッカーの動作は YAML ファイルを通じて設定可能です。
トラッキングは、すべての Ultralytics 検出、セグメンテーション、ポーズ、または OBB モデル上で実行可能です。Ultralytics YOLO26 が推奨されるベースモデルです。そのリアルタイム速度によりライブストリームでもスムーズなトラッキングが維持され、ナノサイズであるためエッジデバイスでのトラッキングも実用的です。
はい、可能です。train モードまたはUltralytics Platformを使用して独自のクラスで検出器をトレーニングし、トレーニング済みの重みを使用して track モードを呼び出してください。トラッカーはモデルが検出するあらゆるものを追跡するため、カスタムトラッキングに追加のトラッカー学習は必要ありません。
典型的な用途には、人物や車両のカウント、小売店や施設の分析、スポーツ選手の追跡、交通監視、および制限区域内を通過するオブジェクトを監視する安全システムなどがあります。Ultralytics のトラッキングはリアルタイムで動作するため、これらのシステムは録画ビデオだけでなくライブカメラフィードでも機能します。
Ultralytics でオブジェクトトラッキングを構築する
Ultralytics Platform を使用して、YOLO26 モデルのトレーニングと永続的な ID を持つオブジェクトのリアルタイムトラッキングを行います。