Ultralytics YOLO-OCR
路线图已公布这项快速、精准的文本识别能力。YOLO-OCR 将把文档、标签、标牌和显示屏的实时读取功能纳入所有 Ultralytics YOLO 任务共用的工作流——现在就基于 YOLO26 构建，为正式发布做好准备。
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Ultralytics YOLO 模型的演进
了解 Ultralytics YOLO 如何从实用的 YOLOv5 工作流演进到适用于边缘设备的 YOLO26 推理。
以更低成本使用顶级 GPU 进行训练
26 张 NVIDIA GPU，起价为每小时 $0.24——从 Ampere 到 Blackwell。无加价、无最低消费、无承诺。
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了解各团队如何在生产环境中应用 Ultralytics 计算机视觉。
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常见问题
YOLO-OCR 是一款即将推出的 Ultralytics 模型，用于光学字符识别——在图像和视频中查找并读取文字。官方 Ultralytics 路线图已将其公布为快速、精准的文本识别方案，可将 OCR 引入用于检测、分割和姿态估计的实时 YOLO 工作流。
大多数 OCR 流水线都是为扫描文档设计的，处理速度太慢，无法用于实时视频。实时 OCR 让你能够读取现实世界中的信息：物流场景中的车牌和集装箱、生产线上的序列号和标签、零售货架标签，以及机器人应用中的标牌或显示屏——所有内容都能以摄像头帧率处理。
Ultralytics 会在官方路线图上公布发布时间；路线图是了解各项功能何时发布的权威来源。关注路线图和 GitHub 上的 Ultralytics，获取发布公告。
目前一种实用做法是训练 Ultralytics YOLO26来检测文本区域、标签或车牌，然后将裁剪出的图像传给 OCR 引擎。路线图将 YOLO-OCR 描述为快速、精准的文本识别方案；现在基于 Ultralytics 工作流构建这些流水线，可为其发布时进行评估做好准备。
关注 Ultralytics 路线图，为 GitHub 代码库点星，并创建免费的 Ultralytics Platform账户——新模型发布后会在平台上开放训练和部署。
为 YOLO-OCR 做好准备
现在就基于 Ultralytics YOLO26 构建视觉流水线，并在 YOLO-OCR 发布当天加入文本识别功能。