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para Ultralytics obras de código abierto
Completamente
bootstrapped
alcanzar hitos con un equipo de 30 personas
Integra Ultralytics YOLO en tus aplicaciones u optimiza la canalización de modelos ML con nuestra solución sin código.
No importa si eres una empresa emergente o una gran empresa: YOLO ofrece soluciones eficaces y escalables para los problemas de visión por ordenador.
Realiza evaluaciones y pruebas exhaustivas de algoritmos y modelos recién desarrollados y publica fácilmente artículos científicos para tu investigación.
Ultralytics YOLO es una herramienta eficaz para los profesionales que trabajan en visión por ordenador y ML, que puede ayudar a crear modelos precisos de detección de objetos.
Simplifica el proceso de desarrollo de ML y mejora la colaboración entre los miembros del equipo utilizando nuestra plataforma sin código.
Aprende y experimenta con la visión por ordenador y la detección de objetos, o utiliza Ultralytics YOLO para proyectos personales y de aprendizaje.
Prueba a utilizar nuestra API subiendo tu propia imagen y observa cómo Ultralytics YOLO identifica objetos utilizando nuestros modelos preentrenados.
Hacer lo imposible..
Una vez entrenados en Ultralytics HUB, puedes probar tus modelos en nuestra aplicación Vision AI para iOS y Android
Glenn Jocher
Ultralytics Fundador y CEO
La IA de visión está evolucionando más rápido que nunca, y Ultralytics es una fuerza impulsora de esta innovación. Creemos en hacer la IA accesible a todo el mundo, así que después de YOLOv8, nos pusimos manos a la obra y 2024 marcó el lanzamiento de YOLO11 con ese objetivo. Simplifica las tareas de visión por ordenador en tiempo real, como la detección de objetos y la segmentación de instancias, haciéndolas fáciles de usar para cualquiera que desee crear soluciones fiables de IA de visión en todos los sectores.
Hemos transformado la estructura central de la arquitectura de una versión simple en una plataforma robusta. Y ahora, YOLOv8 está diseñada para soportar cualquier arquitectura YOLO , no sólo la v8. Estamos entusiasmados por apoyar modelos, tareas y aplicaciones aportados por los usuarios.
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