Descrição
Ultralytics YOLO é um framework de IA abrangente, renomado por suas capacidades em detecção de objetos em tempo real e segmentação de imagens. A iteração mais recente, YOLO26, representa a próxima geração de IA de visão, construída sobre avanços significativos em deep learning e visão computacional. Ele apresenta inferência NMS-free de ponta a ponta e implantação otimizada em edge, tornando-o altamente adaptável para diversas plataformas de hardware, desde dispositivos compactos de edge até robustas APIs de nuvem.
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Este framework foi projetado para otimizar todo o fluxo de trabalho de visão computacional, desde a anotação e treinamento até a implantação. Os usuários podem anotar, treinar e implantar modelos YOLO com facilidade. A documentação da Ultralytics serve como um hub central para entender e utilizar os recursos do framework, atendendo tanto a praticantes experientes de machine learning quanto a novatos na área. O objetivo é maximizar o potencial do YOLO em diversos projetos.
A família YOLO tem uma rica história, começando com o lançamento inicial de Joseph Redmon e Ali Farhadi em 2015. Versões subsequentes, incluindo YOLOv2, YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10 e o mais recente YOLO11, introduziram consistentemente melhorias arquitetônicas e técnicas inovadoras. YOLO26 continua essa evolução, oferecendo desempenho, flexibilidade e eficiência aprimorados para uma gama completa de tarefas de IA de visão.
A Ultralytics oferece opções de licenciamento flexíveis, incluindo a licença de código aberto AGPL-3.0 para estudantes e entusiastas, e uma Licença Empresarial para uso comercial. Essa abordagem dupla garante que, enquanto a colaboração aberta é incentivada, as empresas possam integrar perfeitamente o software e os modelos de IA da Ultralytics em seus produtos e serviços. O framework suporta uma ampla gama de tarefas de visão computacional, incluindo detecção, segmentação de instância, segmentação semântica, estimativa de pose, rastreamento e classificação, tornando-o uma ferramenta versátil para desenvolvedores e pesquisadores.
- CategoriaFerramentas de visão computacional
- Modelo de preçosCódigo aberto
- ImplantaçãoAPI de Borda / Nuvem
Recursos principais de Ultralytics YOLO
Detecção de objetos em tempo real
Segmentação de imagens
Modelo YOLO26 com inferência NMS-free
Implantação otimizada em edge
Implantação em API de nuvem
Suporte para tarefas de detecção, segmentação, estimativa de pose, rastreamento e classificação
Fluxo de trabalho otimizado de anotação, treinamento e implantação
Licença de código aberto AGPL-3.0
Licenciamento empresarial para uso comercial
Integração com conjuntos de dados personalizados
Capacidades de rastreamento de múltiplos objetos
Primeiros passos com Ultralytics YOLO
Instalação: Instale o pacote ultralytics usando pip.
Guia Rápido: Siga o guia rápido para configuração inicial e execução do seu primeiro modelo.
Previsão: Utilize o modo de previsão para inferência em imagens, vídeos e streams.
Treinamento: Treine novos modelos YOLO em conjuntos de dados personalizados usando o modo de treinamento.
Exploração de Tarefas: Descubra e implemente várias tarefas de visão computacional como detecção, segmentação e pose.
Rastreamento: Implemente rastreamento de múltiplos objetos usando o comando track.
Implantação: Implante modelos em dispositivos de edge ou APIs de nuvem.
Casos de uso de Ultralytics YOLO
- Detecção de Objetos
- Segmentação de Imagens
- Estimativa de Pose
- Rastreamento de Objetos
- Sistemas Autônomos
- Vigilância e Segurança
- Análise de Imagens Médicas
- Análise de Varejo
