Das Lächeln einer Frau wird mit Objekterkennung identifiziert

Trainiere KI-Modelle in Sekundenschnelle mit Ultralytics YOLO

Entdecke unsere hochmoderne KI-Architektur, um deine hochpräzisen KI-Modelle wie ein Profi zu trainieren und einzusetzen

5M
Monatliche Besuche

zu Ultralytics Produkte

500M/Tag
Analysierte Bilder

mit Ultralytics pip Paket

3M/Tag
Geschulte Modelle

mit Ultralytics pip Paket

100k
GitHub Sterne

für Ultralytics open-source Werke

Vollständig
bootstrapped

Meilensteine mit einem Team von 30 Personen erreichen

Bring dein Geschäft oder deine Forschung in 3 einfachen Schritten voran

YOLO für Unternehmen

Skaliere dein Geschäft mit KI

Integriere Ultralytics YOLO in deine Anwendungen oder optimiere die ML-Modellpipeline mit unserer no-code Lösung.

Egal, ob du ein aufstrebendes Start-up oder ein großes Unternehmen bist - YOLO bietet effiziente und skalierbare Lösungen für Computer Vision Probleme.

Flaschen, die in einer Produktionsstätte erkannt werden, neben einem Diagramm, das zeigt, wie gut ein KI-Modell trainiert wird
Viren werden durch Segmentierung identifiziert
YOLO für Akademiker

Verstärke deine akademische Forschung mit KI

Führe gründliche Evaluierungen und Tests neu entwickelter Algorithmen und Modelle durch und veröffentliche problemlos wissenschaftliche Arbeiten für deine Forschung.

YOLO für technische Benutzer

Arbeitseffizienz steigern

Ultralytics YOLO ist ein effizientes Werkzeug für Fachleute aus den Bereichen Computer Vision und ML, mit dem genaue Modelle zur Objekterkennung erstellt werden können.

Vereinfache den ML-Entwicklungsprozess und verbessere die Zusammenarbeit zwischen den Teammitgliedern mit unserer no-code Plattform.

Ein Ventil wird mit der Objekterkennung identifiziert
Das Gesicht einer Frau wird mit Objekterkennung identifiziert
YOLO für Enthusiasten

Versuche YOLO für persönliche Experimente

Lerne und experimentiere mit Computer Vision und Objekterkennung, oder nutze Ultralytics YOLO für persönliche Projekte und zum Lernen.

Teste Ultralytics YOLO jetzt

Probiere unsere API aus, indem du dein eigenes Bild hochlädst, und beobachte, wie Ultralytics YOLO mithilfe unserer trainierten Modelle Objekte identifiziert.

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Eine App auf einem Telefon, die die Maske, die jemand trägt, mit Objekterkennung identifiziert

Sobald du auf Ultralytics HUB trainiert hast, kannst du deine Modelle in unserer Vision AI App für iOS testen und Android

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Verwalte alle deine Ultralytics HUB Projekte an einem Ort

Die beste KI-Architektur, die du je benutzen wirst

Einfache Nutzung mit ein paar Klicks

Trainiere Modelle, zeige Ergebnisse an, verfolge Verluste und Metriken mit unserer No-Code-Lösung oder Pip-Installation mit nur zwei Zeilen Code, um loszulegen

Vielseitige Erkennung von Objekten

Verbessere die Objekterkennung und -segmentierung mit neuen Funktionen: Backbone-Netzwerk, ankerfreier Erkennungskopf und Verlustfunktion

Gut dokumentierte Arbeitsabläufe

Wir bieten eine ausführliche Dokumentation und Beispiele für die 4 Hauptmodi von YOLOv8- Vorhersage, Validierung, Training und Export

Makelloser Code

Unser Code ist von Grund auf neu geschrieben und umfassend mit Beispielen dokumentiert, sowohl im Code als auch in unseren Ultralytics Docs

YOLO Modellbibliothek

YOLOv8 unterstützt alle YOLO Versionen, auch die der Konkurrenz (Google MobileNet etc.)

Unterstützung mehrerer Formate und Plattformen

Exportiere trainierte Modelle in die gängigsten Formate (ONNX, OpenVINO, CoreML, etc.) und führe sie auf verschiedenen Plattformen aus, von CPUs bis hin zu GPUsrting

Glenn Jocher

Glenn Jocher

Ultralytics Gründer & CEO

Nach 2 Jahren kontinuierlicher Forschung und Entwicklung freuen wir uns, die Veröffentlichung von Ultralytics YOLOv8 bekannt zu geben. Dieses YOLO Modell setzt einen neuen Standard in der Echtzeit-Erkennung und -Segmentierung und erleichtert die Entwicklung einfacher und effektiver KI-Lösungen für eine breite Palette von Anwendungsfällen.

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Wir haben die Kernstruktur der Architektur von einer einfachen Version in eine robuste Plattform umgewandelt. Und jetzt ist YOLOv8 so konzipiert, dass es jede YOLO Architektur unterstützt, nicht nur v8. Wir freuen uns darauf, von Nutzern erstellte Modelle, Aufgaben und Anwendungen zu unterstützen.

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