5 DK.
Aylık Ziyaretler
Hedef Ultralytics Ürünler
500M/day
Images Analyzed
with Ultralytics pip package
3M/day
Models Trained
with Ultralytics pip package
100k
GitHub Stars
for Ultralytics open-source works
Tamamen
önyüklemeli
achieving milestones with a team of 30
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.
Yeni geliştirilen algoritma ve modellerin kapsamlı değerlendirmelerini ve testlerini yapın ve araştırmanız için kolayca bilimsel makaleler yayınlayın.
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.
Bilgisayarla görme ve nesne algılama hakkında bilgi edinin ve deneyler yapın ya da kişisel projeler ve öğrenim için Ultralytics YOLO adresini kullanın.
Kendi resminizi yükleyerek API'mizi kullanmayı deneyin ve Ultralytics YOLO adresinin önceden eğitilmiş modellerimizi kullanarak nesneleri nasıl tanımladığını izleyin
İmkansızı başarmak..
Ultralytics HUB'da eğitildikten sonra, modellerinizi iOS ve için Vision AI uygulamamızda test edebilirsiniz. Android
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.
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
