Description
Ultralytics YOLO est un framework d'IA complet, réputé pour ses capacités en détection d'objets et segmentation d'images en temps réel. La dernière itération, YOLO26, représente la prochaine génération d'IA visuelle, construite sur des avancées significatives en apprentissage profond et en vision par ordinateur. Elle offre une inférence NMS-free de bout en bout et un déploiement optimisé sur périphériques, la rendant hautement adaptable à diverses plateformes matérielles, des appareils périphériques compacts aux API cloud robustes.
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Ce framework est conçu pour rationaliser l'ensemble du flux de travail de la vision par ordinateur, de l'annotation à l'entraînement, en passant par le déploiement. Les utilisateurs peuvent annoter, entraîner et déployer des modèles YOLO en toute simplicité. La documentation Ultralytics sert de hub central pour comprendre et utiliser les fonctionnalités du framework, s'adressant aussi bien aux praticiens expérimentés en apprentissage automatique qu'aux nouveaux venus dans le domaine. L'objectif est de maximiser le potentiel de YOLO dans divers projets.
La famille YOLO a une riche histoire, débutant avec la sortie initiale de Joseph Redmon et Ali Farhadi en 2015. Les versions ultérieures, y compris YOLOv2, YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, et le dernier YOLO11, ont constamment introduit des améliorations architecturales et des techniques innovantes. YOLO26 poursuit cette évolution, offrant des performances, une flexibilité et une efficacité accrues pour une gamme complète de tâches d'IA visuelle.
Ultralytics propose des options de licence flexibles, y compris la licence open-source AGPL-3.0 pour les étudiants et les passionnés, et une licence d'entreprise pour une utilisation commerciale. Cette double approche garantit que, tout en encourageant la collaboration ouverte, les entreprises peuvent intégrer de manière transparente les logiciels et les modèles d'IA Ultralytics dans leurs produits et services. Le framework prend en charge un large éventail de tâches de vision par ordinateur, notamment la détection, la segmentation d'instance, la segmentation sémantique, l'estimation de pose, le suivi et la classification, ce qui en fait un outil polyvalent pour les développeurs et les chercheurs.
- CatégorieOutils de vision par ordinateur
- Modèle tarifaireOpen source
- DéploiementAPI Edge / Cloud
Fonctionnalités principales de Ultralytics YOLO
Détection d'objets en temps réel
Segmentation d'images
Modèle YOLO26 avec inférence NMS-free
Déploiement optimisé sur périphériques
Déploiement via API cloud
Prise en charge des tâches de détection, segmentation, estimation de pose, suivi et classification
Flux de travail rationalisé pour l'annotation, l'entraînement et le déploiement
Licence open-source AGPL-3.0
Licence d'entreprise pour usage commercial
Intégration avec des jeux de données personnalisés
Capacités de suivi multi-objets
Premiers pas avec Ultralytics YOLO
Installation : Installez le package ultralytics en utilisant pip.
Démarrage rapide : Suivez le guide de démarrage rapide pour la configuration initiale et l'exécution de votre premier modèle.
Prédiction : Utilisez le mode de prédiction pour l'inférence sur des images, des vidéos et des flux.
Entraînement : Entraînez de nouveaux modèles YOLO sur des jeux de données personnalisés en utilisant le mode d'entraînement.
Exploration des tâches : Découvrez et implémentez diverses tâches de vision par ordinateur comme la détection, la segmentation et la pose.
Suivi : Implémentez le suivi multi-objets en utilisant la commande track.
Déploiement : Déployez des modèles sur des périphériques ou des API cloud.
Cas d'utilisation de Ultralytics YOLO
- Détection d'objets
- Segmentation d'images
- Estimation de pose
- Suivi d'objets
- Systèmes autonomes
- Surveillance et sécurité
- Analyse d'imagerie médicale
- Analyse de vente au détail
