Описание
Ultralytics YOLO — это комплексный фреймворк искусственного интеллекта, известный своими возможностями в области обнаружения объектов и сегментации изображений в реальном времени. Последняя итерация, YOLO26, представляет собой следующее поколение компьютерного зрения, построенное на значительных достижениях в области глубокого обучения и компьютерного зрения. Он отличается сквозным выводом без NMS и оптимизированным развертыванием на периферийных устройствах, что делает его высокоадаптивным для различных аппаратных платформ, от компактных периферийных устройств до надежных облачных API.
Читать далее
Этот фреймворк разработан для оптимизации всего рабочего процесса компьютерного зрения, от аннотирования и обучения до развертывания. Пользователи могут легко аннотировать, обучать и развертывать модели YOLO. Документация Ultralytics служит центральным узлом для понимания и использования функций фреймворка, ориентируясь как на опытных специалистов по машинному обучению, так и на новичков в этой области. Цель состоит в том, чтобы максимально раскрыть потенциал YOLO в разнообразных проектах.
Семейство YOLO имеет богатую историю, начиная с первого выпуска Джозефа Редмона и Али Фархади в 2015 году. Последующие версии, включая YOLOv2, YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10 и последнюю YOLO11, постоянно вводили архитектурные улучшения и инновационные методы. YOLO26 продолжает эту эволюцию, предлагая улучшенную производительность, гибкость и эффективность для полного спектра задач компьютерного зрения.
Ultralytics предоставляет гибкие варианты лицензирования, включая лицензию с открытым исходным кодом AGPL-3.0 для студентов и энтузиастов, а также корпоративную лицензию для коммерческого использования. Этот двойной подход гарантирует, что, хотя открытое сотрудничество поощряется, компании могут беспрепятственно интегрировать программное обеспечение и модели ИИ Ultralytics в свои продукты и услуги. Фреймворк поддерживает широкий спектр задач компьютерного зрения, включая обнаружение, сегментацию экземпляров, семантическую сегментацию, оценку позы, отслеживание и классификацию, что делает его универсальным инструментом для разработчиков и исследователей.
- КатегорияИнструменты компьютерного зрения
- Модель ценообразованияОткрытый код
- РазвёртываниеEdge / Cloud API
Основные функции Ultralytics YOLO
Обнаружение объектов в реальном времени
Сегментация изображений
Модель YOLO26 со сквозным выводом без NMS
Оптимизированное развертывание на периферийных устройствах
Развертывание через облачные API
Поддержка задач обнаружения, сегментации, оценки позы, отслеживания и классификации
Оптимизированный рабочий процесс аннотирования, обучения и развертывания
Лицензия с открытым исходным кодом AGPL-3.0
Корпоративное лицензирование для коммерческого использования
Интеграция с пользовательскими наборами данных
Возможности отслеживания нескольких объектов
Начало работы с Ultralytics YOLO
Установка: Установите пакет ultralytics с помощью pip.
Быстрый старт: Следуйте руководству по быстрому старту для первоначальной настройки и запуска вашей первой модели.
Предсказание: Используйте режим предсказания для инференса на изображениях, видео и потоках.
Обучение: Обучайте новые модели YOLO на пользовательских наборах данных, используя режим обучения.
Исследование задач: Откройте для себя и реализуйте различные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение, сегментация и оценка позы.
Отслеживание: Реализуйте отслеживание нескольких объектов с помощью команды track.
Развертывание: Развертывайте модели на периферийных устройствах или облачных API.
Варианты использования Ultralytics YOLO
- Обнаружение объектов
- Сегментация изображений
- Оценка позы
- Отслеживание объектов
- Автономные системы
- Наблюдение и безопасность
- Анализ медицинских изображений
- Аналитика розничной торговли
