5米
每月访问量
自 Ultralytics 产品
500M/day
Images Analyzed
with Ultralytics pip package
3M/day
Models Trained
with Ultralytics pip package
100k
GitHub Stars
for Ultralytics open-source works
完全地
引导
achieving milestones with a team of 30
将Ultralytics YOLO 集成到您的应用程序中，或利用我们的无代码解决方案优化 ML 模型管道。
无论您是初创企业还是大型企业，YOLO 都能为计算机视觉问题提供高效、可扩展的解决方案。
对新开发的算法和模型进行全面评估和测试，轻松发表科研论文。
Ultralytics YOLO 是计算机视觉和 ML 领域专业人士的高效工具，可帮助创建精确的物体检测模型。
使用我们的无代码平台，简化 ML 开发流程，改善团队成员之间的协作。
学习和实验计算机视觉和物体检测，或使用Ultralytics YOLO 进行个人项目和学习。
使用我们的应用程序接口，上传您自己的图像，然后观看Ultralytics YOLO 使用我们预先训练的模型识别物体。
做不可能的事
在Ultralytics HUB 上训练完成后，您可以在我们的 Vision AI 应用程序中测试您的模型，iOS 和Android
格伦-约切尔
Ultralytics 创始人兼首席执行官
经过 2 年的不断研究和开发，我们很高兴地宣布Ultralytics YOLOv8 的发布。这个YOLO 模型为实时检测和分割设定了新的标准，使我们能够更轻松地为各种使用案例开发简单而有效的人工智能解决方案。
我们已将架构的核心结构从一个简单的版本转变为一个强大的平台。现在，YOLOv8 可支持任何YOLO 架构，而不仅仅是 v8。我们很高兴能支持用户贡献的模型、任务和应用。
启动 GitHub 上的版本库
