YOLO モデルのトレーニングは次のように簡単に行える。Ultralytics HUB

Ultralytics HUB で、コードを記述することなく、洗練されたモデルを数秒で作成し、トレーニングすることができます。

セグメンテーションで識別されるキリン

その仕組みはこうだ。

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データセットで始める

私たちの公開データセットを使用するか、画像のzipファイルをアップロードして、独自のデータセットを作成します。Ultralytics HUB

ウイルスデータセット
ウイルスを検出するために学習されたモデルの結果
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プロのようにAIモデルをトレーニングする

Ultralytics YOLO モデルを、当社のノーコードソリューション、またはわずか2行のコードでインストールするpipを使用して、わずか数クリックでトレーニングします。

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学習済みのAIモデルから選択
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すべてのモデルを一箇所に整理
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技術的なバックグラウンドは不要
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スマートフォンでリアルタイムにモデルをプレビュー

ウェブでトレーニングした後は、HUB アプリをダウンロードして、モバイルデバイスでモデルのパフォーマンスをチェックできます。

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AIがカメラを通してどのように物体を検出するかを見る
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モデルをリアルタイムで閲覧、プレビュー
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しきい値を使ってAIを好みに調整する
スマホのアプリが、物体検知で誰かが着用しているマスクを識別している。
YOLO  ONNX およびCoreML
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クラウドやエッジデバイスへの迅速な展開

Google 、AWS、Azure APIなど、一般的なフォーマットに数秒で学習済みモデルをエクスポートできます。

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搭載Ultralytics YOLO

ビジネスを拡大する
Ultralytics YOLOv5 およびYOLOv8 をアプリケーションに統合し、ML モデルパイプラインを最適化する。
リサーチを強化する
新しく開発されたアルゴリズムの評価とテスト
仕事中のロック
正確で高速な物体検出モデルを作成し、最高品質の作業を実現
AIを使った実験
様々なコンピュータビジョンタスクのためのUltralytics YOLO を学び、実験する。
女性の笑顔の横で運動する女性の動きをポーズで解析し、物体検出で識別している。

あなたのアプリにAIツールを統合したいですか?

モバイル・ライブラリーを活用して、あなたのビジネスを強化しましょう。Ultralytics YOLO

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ビルド済みアプリ・コンポーネント
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専任エンジニアによるサポート
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シームレスなテスト
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