Изучи нашу современную архитектуру ИИ, чтобы обучать и внедрять свои высокоточные модели ИИ как профессионал
5M
Ежемесячные посещения
на Ultralytics Продукты
500 М/день
Анализируемые изображения
с помощью пакета Ultralytics pip
3M/day
Обученные модели
с помощью пакета Ultralytics pip
100k
GitHub Stars
для Ultralytics работ с открытым исходным кодом
Полностью
bootstrapped
Достижение поставленных целей с командой из 30 человек
Интегрируй Ultralytics YOLO в свои приложения или опримитизируй конвейер ML-моделей с помощью нашего решения без кода.
Неважно, начинающий ли ты стартап или крупное предприятие - YOLO предлагает эффективные и масштабируемые решения для задач компьютерного зрения.
Проводи тщательную оценку и тестирование новых разработанных алгоритмов и моделей и легко публикуй научные статьи о своих исследованиях.
Ultralytics YOLO это эффективный инструмент для профессионалов, работающих в области компьютерного зрения и ML, который поможет создать точные модели обнаружения объектов.
Упрости процесс разработки ML и улучши совместную работу членов команды, используя нашу платформу no-code.
Изучай и экспериментируй с компьютерным зрением и распознаванием объектов или используй Ultralytics YOLO для личных проектов и обучения.
Попробуй воспользоваться нашим API, загрузив собственное изображение, и посмотри, как Ultralytics YOLO идентифицирует объекты с помощью наших предварительно обученных моделей.
Сделай невозможное...
После обучения на Ultralytics HUB ты сможешь протестировать свои модели в нашем приложении Vision AI для iOS и Android
Гленн Джочер
Ultralytics Основатель и генеральный директор
После двух лет непрерывных исследований и разработок мы рады объявить о выпуске Ultralytics YOLOv8 . Эта модель YOLO устанавливает новый стандарт в обнаружении и сегментации в реальном времени, облегчая разработку простых и эффективных ИИ-решений для широкого спектра сценариев использования.
Мы превратили основную структуру архитектуры из простой версии в надежную платформу. И теперь YOLOv8 предназначена для поддержки любой архитектуры YOLO , а не только v8. Мы с радостью поддерживаем созданные пользователями модели, задачи и приложения.
Запустите репозиторий на GitHub
