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自 Ultralytics 产品

500M/day
图像分析

Ultralytics pip 软件包

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已培训的模型

Ultralytics pip 软件包

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GitHub Stars

用于Ultralytics 开放源码作品

完全地
引导

与 30 人的团队一起取得阶段性成果

只需 3 个简单步骤，即可提升您的业务或研究水平

YOLO 企业

利用人工智能扩展业务

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。

YOLO 学术界

利用计算机视觉促进您的学术研究

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。

YOLO 技术用户

提高工作效率

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。

YOLO 爱好者

尝试YOLO 模式的个人实验

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。

立即测试Ultralytics YOLO

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

图片示例

或从设备上传图像

从设备上传图片

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要求

回应

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

浏览预训练的YOLO 模型

在智能手机上测试自己的模型

在一个地方管理所有Ultralytics HUB 项目

开始试用Ultralytics HUB

你用过的最好的人工智能架构

只需点击几下即可简单使用

使用我们的无代码解决方案或 pip 安装，只需两行代码即可开始训练模型、查看结果、跟踪损失和指标

多功能物体
检测

利用新功能：骨干网络、无锚检测头和损失函数，增强物体检测和分割功能

有据可查的工作流程

我们为YOLOv8 的 4 种主要模式（预测、验证、培训和输出）提供了详尽的文档和示例

一尘不染的代码

我们的代码从零开始编写，并在代码和Ultralytics 文档中提供了全面的示例文档。

YOLO 模型库

YOLOv8 支持所有YOLO 版本，甚至包括竞争对手的版本（Google MobileNet 等）。

支持多种格式和平台

将训练好的模型轻松导出为最常见的格式（ONNX,OpenVINO,CoreML 等），并在从 CPU 到 GPU 的各种平台上运行这些模型

格伦-约切尔

Ultralytics 创始人兼首席执行官

视觉人工智能的发展比以往任何时候都要快，而Ultralytics 正是这种创新的推动力。我们相信，人工智能是人人都能使用的，因此在YOLOv8 之后，我们就开始着手工作，2024 年推出的YOLO11 就是基于这一理念。它简化了实时计算机视觉任务，如对象检测和实例分割，使任何希望在各行各业构建可靠的视觉人工智能解决方案的人都能轻松使用。

关于我们

使用Ultralytics YOLO在数秒内训练计算机视觉模型