إلى أين تتجه Ultralytics
من النماذج التي جلبت الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية في الوقت الفعلي للملايين، إلى الإصدارات التي تلوح في الأفق. إليك ما قمنا بإصداره وما هو قادم.
الإصدار الذي جلب اكتشاف الكائنات في الوقت الفعلي للملايين - متوافق أصلاً مع PyTorch، وسريع، وسهل التدريب بشكل ملحوظ.
إطار عمل واحد للاكتشاف، والتقسيم، والتصنيف، وتقدير الوضعية، ومربعات الإحاطة الموجهة.
بنية محسنة توفر دقة أعلى بمعاملات أقل، تم الكشف عنها في YOLO Vision 2024.
نموذجنا الموصى به حالياً - أسرع، وأكثر دقة، وجاهز للإنتاج عبر جميع مهام الرؤية الحاسوبية.
المنصة المتكاملة لتنظيم البيانات، وتدريب نماذج YOLO، والنشر عبر 43 منطقة عالمية - كل ذلك في مكان واحد.
أول نماذجنا للتقسيم الدلالي - تصنيفات كثيفة لكل بكسل لفهم المشهد بالكامل.
تتبع متعدد الكائنات بشكل أسرع وأكثر دقة - هويات أكثر استقراراً خلال حالات الحجب والمشاهد المزدحمة للفيديو في العالم الحقيقي.
- إعادة التعريف (Re-ID) - تحافظ على ثبات هويات الكائنات عبر الكاميرات وبعد حدوث الحجب
تقطير مدمج لضغط نماذج المعلم الكبيرة إلى نماذج طالب أصغر وأسرع تحافظ على دقتها - مثالي للنشر على الحافة (Edge) وفي الوقت الفعلي.
اكتشاف الشذوذ المصمم خصيصاً لضمان الجودة في التصنيع - رصد العيوب والأجزاء غير المطابقة للمواصفات مباشرة على خط الإنتاج.
شينزين، الصين · YOLO Vision 2026
الجيل الرائد القادم من YOLO، تم الكشف عنه مباشرة في YOLO Vision 2026، مما يوسع العائلة لتشمل الإدراك ثلاثي الأبعاد:
- YOLO-Depth - تقدير العمق الأحادي من كاميرا واحدة
- YOLO-StereoDepth - عمق التباين ثنائي العين للروبوتات، بديل أصلي للكاميرا يعتمد على تقنية ليدار
تحليل تدريب تكراري مدعوم بالنماذج اللغوية الكبيرة (LLM) يقوم بتشخيص كل عملية تشغيل تلقائياً وتحسين الإعدادات عبر جولات متتالية لرفع الدقة إلى مستويات أعلى.
قدرات جديدة تنضم إلى عائلة YOLO خلال عام 2027:
- YOLO-OCR - التعرف على النصوص بسرعة ودقة
- YOLO-Face - التعرف على الوجوه وتحليلها
- YOLO-VLM - واجهة أمامية خفيفة من YOLO تغذي طبقة LLM أعمق لخطوط أنابيب الرؤية واللغة الفعالة