sayzardAkshay (@akshay_pachaar)
Ultralytics가 발표한 YOLO26은 기존 YOLO 계열에서 사용되던 중복 박스 제거 기법(NMS)을 완전히 생략하고 단일 패스 예측으로 실시간 객체 검출을 가속화한 모델입니다. 최대 300개 검출을 지원하며 더 빠른 추론을 목표로 하고 있고, 모델 다운로드 링크가 제공됩니다. 실시간 객체 검출 성능·파이프라인에 큰 영향이 기대됩니다.
Akshay 🚀 (@akshay_pachaar) on X
Real-time object detection will never be the same. Traditional YOLO needs NMS to remove duplicate boxes; it's slow and inconsistent. YOLO26 skips it entirely: single-pass predictions, faster inference and up to 300 detections per image. Download model: https://t.co/vI1ZyYyEzM