Bir kadının gülümsemesinin nesne algılama ile tanımlanması

Yapay zeka modellerini saniyeler içinde eğitin Ultralytics YOLO

Yüksek doğruluklu yapay zeka modellerinizi bir profesyonel gibi eğitmek ve dağıtmak için son teknoloji yapay zeka mimarimizi keşfedin

5 DK.
Aylık Ziyaretler

Hedef Ultralytics Ürünler

500M/gün
Analiz Edilen Görüntüler

Ultralytics pip paketi ile

3M/gün
Eğitilen Modeller

Ultralytics pip paketi ile

100k
GitHub Yıldızları

Ultralytics açık kaynak çalışmaları için

Tamamen
önyüklemeli

kilometre taşlarına 30 kişilik bir ekiple ulaşmak

İşletmenizi veya araştırmanızı 3 basit adımda güçlendirin

YOLO işletmeler için

İşinizi yapay zeka ile ölçeklendirin

Kodsuz çözümümüzle Ultralytics YOLO adresini uygulamalarınıza entegre edin veya makine öğrenimi modeli işlem hattını optimize edin.

İster yeni kurulmuş bir şirket olun ister büyük bir işletme - YOLO bilgisayarla görme problemleri için verimli ve ölçeklenebilir çözümler sunar.

Bir üretim tesisinde tespit edilen şişeler, bir görsel yapay zeka modelinin ne kadar iyi eğitildiğini gösteren bir grafiğin yanında
Segmentasyon yoluyla tanımlanan virüsler
YOLO akademi̇syenler i̇çi̇n

Akademik araştırmalarınızı yapay zeka ile güçlendirin

Yeni geliştirilen algoritma ve modellerin kapsamlı değerlendirmelerini ve testlerini yapın ve araştırmanız için kolayca bilimsel makaleler yayınlayın.

YOLO teknik kullanıcılar için

İş verimliliğini artırın

Ultralytics YOLO bilgisayarla görme ve makine öğrenimi alanlarında çalışan profesyoneller için doğru nesne algılama modelleri oluşturmaya yardımcı olabilecek etkili bir araçtır.

Kodsuz platformumuzu kullanarak makine öğrenimi geliştirme sürecini basitleştirin ve ekip üyeleri arasındaki işbirliğini geliştirin.

Nesne algılama ile tanımlanan bir vana
Bir kadının yüzü nesne algılama ile tanımlanıyor
YOLO meraklıları için

Kişisel deneyler için YOLO adresini deneyin

Bilgisayarla görme ve nesne algılama hakkında bilgi edinin ve deneyler yapın ya da kişisel projeler ve öğrenim için Ultralytics YOLO adresini kullanın.

Ultralytics YOLO adresini şimdi test edin

Kendi resminizi yükleyerek API'mizi kullanmayı deneyin ve Ultralytics YOLO adresinin önceden eğitilmiş modellerimizi kullanarak nesneleri nasıl tanımladığını izleyin

Resminizi buraya sürükleyip bırakın.

İmkansızı başarmak..

Seçiniz
Seçiniz
0
0
Resim örnekleri
Zidane bir futbol maçı sırasında bağırıyorBilgisayara bakan erkeklerBirlikte yemek yiyen bir grup insan
Veya cihazınızdan bir görüntü yükleyin
Cihazınızdan görüntü yükleyin
JSON Göster
Açılır simge
İstek
Yanıt
Nesne algılama ile birinin taktığı maskeyi tanımlayan bir telefon uygulaması

Ultralytics HUB'da eğitildikten sonra, modellerinizi iOS ve için Vision AI uygulamamızda test edebilirsiniz. Android

Onay işareti
Önceden eğitilmiş YOLO modellerine göz atın
Onay işareti
Akıllı telefonunuzda kendi modellerinizi test edin
Onay işareti
Tüm Ultralytics HUB projelerinizi tek bir yerden yönetin

Kullanabileceğiniz en iyi yapay zeka mimarisi

Birkaç tıklama ile basit kullanım

Kodsuz çözümümüzle modelleri eğitin, sonuçları görüntüleyin, kayıpları ve metrikleri takip edin veya başlamak için sadece iki satır kodla pip kurulumu yapın

Çok yönlü nesne
tespiti

Yeni özelliklerle nesne algılama ve segmentasyonu geliştirin: omurga ağı, çapasız algılama kafası ve kayıp fonksiyonu

İyi belgelenmiş iş akışları

YOLOv8'un 4 ana modu için kapsamlı belgeler ve örnekler sunuyoruz - tahmin etme, doğrulama, eğitim ve dışa aktarma

Lekesiz kod

Kodumuz sıfırdan yazılmıştır ve hem kodda hem de Ultralytics Dokümanlarımızda örneklerle kapsamlı bir şekilde belgelenmiştir

YOLO model kütüphanesi̇

YOLOv8 tüm YOLO sürümlerini, hatta rakiplerin sürümlerini bile destekler (Google MobileNet vb.)

Çoklu format ve platform desteği

Eğitilmiş modelleri en yaygın formatlara (ONNX, OpenVINO, CoreML, vb.) kolayca aktarın ve CPU'lardan GPU'lara kadar çeşitli platformlarda çalıştırın

Glenn Jocher

Glenn Jocher

Ultralytics Kurucu ve CEO

2 yıl süren sürekli araştırma ve geliştirme çalışmalarının ardından Ultralytics YOLOv8 adresinin yayınlandığını duyurmaktan heyecan duyuyoruz. Bu YOLO modeli, gerçek zamanlı algılama ve segmentasyonda yeni bir standart belirleyerek çok çeşitli kullanım durumları için basit ve etkili yapay zeka çözümleri geliştirmeyi kolaylaştırıyor.

Hakkımızda
Kurumsal lisans
Görüntü veri kümelerini yükleyin
Kontrol et
Büyük iş hedeflerine ulaşın
Kontrol et
Ultralytics YOLO adresini ürününüze entegre edin
Kontrol et
Çalışmanızı açık kaynaklı hale getirmenize gerek yok
Kodsuz platform
Ultralytics YOLO HUB'da
Kontrol et
Görüntü veri kümelerini yükleyin
Kontrol et
Eğitilecek makine öğrenimi modellerini seçin veya kendi modelinizi oluşturun
Kontrol et
Modelinizi her yere dağıtın

GitHub'da katkıda bulunun

Github logosu
Yıldız
|
44,419
Github logosu
İzle
|
352
Github logosu
Çatal
|
15,201

Mimarinin temel yapısını basit bir versiyondan sağlam bir platforma dönüştürdük. Ve şimdi, YOLOv8 sadece v8'i değil, tüm YOLO mimarilerini destekleyecek şekilde tasarlandı. Kullanıcıların katkıda bulunduğu modelleri, görevleri ve uygulamaları desteklemekten heyecan duyuyoruz.

GitHub'daki depoyu başlatın
Bilgisayara bakan erkekler