Il sorriso di una donna viene identificato con il rilevamento di un oggetto

Addestra i modelli di intelligenza artificiale in pochi secondi con Ultralytics YOLO

Esplora la nostra architettura AI all'avanguardia per addestrare e distribuire i tuoi modelli AI altamente precisi come un professionista.

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with Ultralytics pip package

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Completamente
bootstrapped

achieving milestones with a team of 30

Potenzia la tua attività o la tua ricerca in 3 semplici passi

YOLO per le imprese

Scala la tua attività con l'AI

Integra Ultralytics YOLO nelle tue applicazioni o ottimizza la pipeline di modelli ML con la nostra soluzione no-code.

Che tu sia un'aspirante start-up o una grande azienda, YOLO offre soluzioni efficienti e scalabili per i problemi di computer vision.

Bottiglie rilevate in un impianto di produzione accanto a un grafico che mostra il grado di addestramento di un modello di intelligenza artificiale di visione
I virus vengono identificati attraverso la segmentazione
YOLO per gli accademici

Potenzia la tua ricerca accademica con l'intelligenza artificiale

Conduci valutazioni e test approfonditi di algoritmi e modelli di nuova concezione e pubblica facilmente articoli scientifici per la tua ricerca.

YOLO per gli utenti tecnici

Aumenta l'efficienza del lavoro

Ultralytics YOLO è uno strumento efficiente per i professionisti della computer vision e del ML che può aiutare a creare modelli accurati di rilevamento degli oggetti.

Semplifica il processo di sviluppo ML e migliora la collaborazione tra i membri del team grazie alla nostra piattaforma no-code.

Una valvola viene identificata con il rilevamento di un oggetto
Il volto di una donna viene identificato con il rilevamento di un oggetto
YOLO per gli appassionati

Prova YOLO per fare esperimenti personali

Impara e sperimenta la visione artificiale e il rilevamento degli oggetti, oppure utilizza Ultralytics YOLO per progetti personali e di apprendimento.

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Prova a utilizzare la nostra API caricando la tua immagine e guarda come Ultralytics YOLO identifica gli oggetti utilizzando i nostri modelli pre-addestrati.

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Un'applicazione su un telefono che identifica la maschera che qualcuno indossa con il rilevamento degli oggetti

Una volta addestrati su Ultralytics HUB, puoi testare i tuoi modelli con la nostra applicazione Vision AI per iOS e per il nostro sito web. Android

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La migliore architettura AI che potrai mai usare

Utilizzo semplice con pochi clic

Addestra i modelli, visualizza i risultati, tieni traccia delle perdite e delle metriche con la nostra soluzione no-code o con l'installazione di pip con solo due righe di codice per iniziare.

Rilevamento versatile degli oggetti

Migliora il rilevamento e la segmentazione degli oggetti con nuove funzionalità: rete dorsale, testa di rilevamento senza ancore e funzione di perdita.

Flussi di lavoro ben documentati

Offriamo una documentazione completa ed esempi per le 4 modalità principali di YOLOv8: previsione, convalida, formazione ed esportazione.

Codice senza macchia

Il nostro codice è scritto da zero e documentato in modo esauriente con esempi, sia nel codice che nei documenti di Ultralytics .

YOLO libreria di modelli

YOLOv8 supporta tutte le versioni di YOLO , anche quelle dei concorrenti (Google MobileNet ecc.).

Supporto di più formati e piattaforme

Esporta facilmente i modelli addestrati nei formati più comuni (ONNX, OpenVINO, CoreML, ecc.) ed eseguili su diverse piattaforme, dalle CPU alle GPU.

Glenn Jocher

Glenn Jocher

Ultralytics Fondatore e CEO

Dopo due anni di continua ricerca e sviluppo, siamo entusiasti di annunciare il rilascio di Ultralytics YOLOv8 . Questo modello YOLO stabilisce un nuovo standard nel rilevamento e nella segmentazione in tempo reale, facilitando lo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale semplici ed efficaci per un'ampia gamma di casi d'uso.

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Abbiamo trasformato la struttura centrale dell'architettura da una versione semplice a una piattaforma robusta. E ora, YOLOv8 è progettato per supportare qualsiasi architettura YOLO , non solo la v8. Siamo entusiasti di poter supportare i modelli, le attività e le applicazioni che gli utenti hanno contribuito a creare.

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