説明
Ultralytics YOLOは、リアルタイム物体検出および画像セグメンテーションの機能で知られる包括的なAIフレームワークです。最新版のYOLO26は、深層学習とコンピュータビジョンの大きな進歩に基づいて構築された次世代ビジョンAIを表します。エンドツーエンドのNMSフリー推論と最適化されたエッジデプロイメントを備えており、コンパクトなエッジデバイスから堅牢なクラウドAPIまで、さまざまなハードウェアプラットフォームに高度に適応可能です。
続きを読む
このフレームワークは、アノテーション、トレーニングからデプロイメントまで、コンピュータビジョンワークフロー全体を合理化するように設計されています。ユーザーはYOLOモデルを簡単にアノテーション、トレーニング、デプロイできます。Ultralytics Docsは、経験豊富な機械学習の実践者とこの分野の新規参入者の両方に対応し、フレームワークの機能を理解し活用するための中心的なハブとして機能します。目標は、多様なプロジェクトでYOLOの可能性を最大化することです。
YOLOファミリーは、2015年のJoseph RedmonとAli Farhadiによる最初のリリースから豊かな歴史を持っています。YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、そして最新のYOLO11を含む後続のバージョンは、一貫してアーキテクチャの改善と革新的な技術を導入してきました。YOLO26はこの進化を継続し、幅広いビジョンAIタスクに対してパフォーマンス、柔軟性、効率を向上させています。
Ultralyticsは、学生や愛好家向けのAGPL-3.0オープンソースライセンスと、商用利用のためのエンタープライズライセンスを含む、柔軟なライセンスオプションを提供しています。この二重のアプローチにより、オープンなコラボレーションが奨励される一方で、企業はUltralyticsソフトウェアとAIモデルを製品やサービスにシームレスに統合できます。このフレームワークは、検出、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、姿勢推定、トラッキング、分類を含む幅広いコンピュータビジョンタスクをサポートしており、開発者や研究者にとって多用途なツールとなっています。
- カテゴリーコンピュータービジョンツール
- 料金モデルオープンソース
- デプロイエッジ / クラウド API
Ultralytics YOLOの主要機能
リアルタイム物体検出
画像セグメンテーション
NMSフリー推論を備えたYOLO26モデル
最適化されたエッジデプロイメント
クラウドAPIデプロイメント
検出、セグメンテーション、姿勢推定、トラッキング、分類タスクのサポート
合理化されたアノテーション、トレーニング、デプロイメントワークフロー
AGPL-3.0オープンソースライセンス
商用利用のためのエンタープライズライセンス
カスタムデータセットとの統合
マルチオブジェクトトラッキング機能
Ultralytics YOLOをはじめる
インストール: pipを使用してultralyticsパッケージをインストールします。
クイックスタート: クイックスタートガイドに従って、初期設定を行い、最初のモデルを実行します。
予測: predictモードを利用して、画像、ビデオ、ストリームに対する推論を行います。
トレーニング: trainモードを使用して、カスタムデータセットで新しいYOLOモデルをトレーニングします。
タスク探索: detect、segment、poseなどのさまざまなコンピュータビジョンタスクを発見し、実装します。
トラッキング: trackコマンドを使用してマルチオブジェクトトラッキングを実装します。
デプロイメント: モデルをエッジデバイスまたはクラウドAPIにデプロイします。
Ultralytics YOLOの使用例
- 物体検出
- 画像セグメンテーション
- 姿勢推定
- 物体トラッキング
- 自律システム
- 監視とセキュリティ
- 医療画像分析
- 小売分析
