دعم Ultralytics
اعثر على إجابات في وثائقنا، أو تواصل مع المجتمع، أو اتصل بفريقنا مباشرةً.
احصل على المساعدة حسب الموضوع
حدّد مجال المشكلة أدناه للاطّلاع على أدلة إرشادية ودروس تعليمية وخطوات استكشاف الأخطاء وإصلاحها.
إضافة التعليقات التوضيحية
وضع التسميات، وتنسيقات مجموعات البيانات، واستكشاف مشكلات التعليق التوضيحي وإصلاحها
معرفة المزيد
التدريب
إعداد التدريب، وأخطاء GPU وCUDA، وتحسين الدقة
معرفة المزيد
النشر
تنسيقات التصدير، والنشر على الأجهزة الطرفية والسحابة، والاستدلال
معرفة المزيد
الوكلاء
سير عمل مرئي باستخدام YOLO ونماذج الرؤية واللغة والشروط والتنبيهات
معرفة المزيد
نماذج Ultralytics YOLO
اختيار نموذج، وأنماط التنبؤ، وأدلة البنية
معرفة المزيد
API
إعداد SDK، والمرجع الخاص بـ REST API، والمساعدة في التكامل
معرفة المزيد
ترخيص Ultralytics YOLO
AGPL-3.0 مقابل Enterprise، والامتثال، والفوترة
معرفة المزيدمن المدونة
أفضل أدوات البيانات الاصطناعية لتدريب الرؤية الحاسوبية
مقارنة أدوات البيانات الاصطناعية للرؤية الحاسوبية حسب المنهج: المحاكاة ثلاثية الأبعاد، والنماذج التوليدية وزيادة البيانات، وكيفية اختبارها باستخدام Ultralytics YOLO.
Ultralytics في اجتماع مجموعة AMD Embedded AI Working Group في دبلن
اكتشف كيف استكشفت Ultralytics وAMD الذكاء الاصطناعي الفيزيائي والروبوتات ونشر الرؤية الحاسوبية في اجتماع مجموعة AMD Embedded AI Working Group 2026 في دبلن.
كيفية اختيار نموذج VLM للتوسيم التلقائي باستخدام الدقة والاستدعاء
اختر نموذج VLM للتوسيم التلقائي استنادًا إلى الدقة والاستدعاء: ما النماذج التي تنتج عددًا أقل من الصناديق الزائدة، وما النماذج التي تفوّت عددًا أقل من الكائنات، وكيف تختبرها على بياناتك؟
ONNX مقابل TensorRT لاستدلال الرؤية الحاسوبية: المعايير وكيفية الاختيار
ONNX Runtime مقابل TensorRT لاستدلال الرؤية الحاسوبية: قياسات سرعة ودقة Ultralytics YOLO26 على 19 وحدة GPU من NVIDIA، وكيفية الاختيار.
اكتشاف معدات الوقاية الشخصية المفقودة: درّب Ultralytics YOLO على Construction-PPE
اطّلع على كيفية وسم Construction-PPE للخوذات والسترات والقفازات المفقودة، ثم درّب Ultralytics YOLO على اكتشاف معدات الوقاية الشخصية المفقودة باستخدام كاميرات موقعك.
دليل مجموعة بيانات الكشف عن الطائرات المسيّرة: تدريب Ultralytics YOLO على الطائرات المسيّرة الصغيرة
قارن مجموعات بيانات DUT Anti-UAV وDrone-vs-Bird والكشف الحراري عن الطائرات المسيّرة، ثم درّب Ultralytics YOLO26 لاكتشاف الطائرات المسيّرة الصغيرة والحد من الإنذارات الكاذبة.
الذكاء الاصطناعي المتوافق مع HIPAA في التصوير الطبي: ما الذي تغطيه اتفاقية BAA وكيفية التدريب على بيانات المرضى
تعرّف على متطلبات الذكاء الاصطناعي المتوافق مع HIPAA في مجال التصوير الطبي، وما تغطيه اتفاقية الشريك التجاري (BAA) لدى Ultralytics، وكيفية شرح البيانات وتدريب النماذج ونشرها باستخدام بيانات المرضى.
أفضل نماذج تقدير العمق: كيف تختار
قارن نماذج تقدير العمق أحادي العين، مثل Depth Anything وDepth Pro وMetric3D وUniDepth وUltralytics YOLO26، من حيث العمق المتري والأجهزة الطرفية والروبوتات.
كيفية ترحيل نماذج Ultralytics YOLO من W\&B إلى Ultralytics Platform
استورد نماذج Ultralytics YOLO من Weights & Biases (W\&B) إلى Ultralytics Platform دون إعادة التدريب، ثم قارن التجارب وصدّر النماذج وانشرها.
يتصدر GPT-6.1 Terra التوسيم التلقائي متفوقًا على أقوى نماذج OpenAI نفسها
يتصدر GPT-6.1 Terra للتوسيم التلقائي 39 نموذجًا على لوحة صدارة VLM لدينا: حقق 0.560 mAP50 مقابل 4.36 دولار لكل 1,000 صورة، متقدمًا على GPT-6.1 Sol وGemini 4 Argon.
التعليق التلقائي باستخدام MiniMax-M3.1-Flash: لماذا أدى تقليل الاستدلال إلى صناديق إحاطة أفضل
التعليق التلقائي باستخدام MiniMax-M3.1-Flash على Ultralytics Platform: 0.317 mAP50 مقابل 1.84 دولار لكل 1,000 صورة بعد الضبط، و0.86 في اكتشاف السفن باستخدام رادار الفتحة الاصطناعية (SAR).
التعليق التلقائي باستخدام Kimi K3.1 Pro: أفضل بثلث من K3، بجهد استدلال عالٍ
يسجل التعليق التلقائي باستخدام Kimi K3.1 Pro 0.444 mAP50 على UL37، متفوقًا على Kimi K3 بثلث. تعرّف على سبب تشغيله بجهد استدلال عالٍ، وتكلفته، ومجالات تفوقه.
Ultralytics YOLO وNVIDIA Cosmos Data Factory: بيانات اصطناعية لاكتشاف العيوب
تساعد البيانات الاصطناعية من NVIDIA Cosmos Data Factory وحلقة التدريب القائمة على الوكلاء Ultralytics YOLO26 على تحقيق دقة كشف العيوب نفسها التي تتحقق باستخدام مجموعة البيانات كاملة، مع عدد أقل من التسميات.
التعليق التلقائي باستخدام Gemini 4 Argon: أدق صناديق إحاطة بين 39 نموذجًا
التعليق التلقائي باستخدام Gemini 4 Argon على Ultralytics Platform: المركز الثاني من بين 39 نموذجًا، وأعلى دقة (0.667)، والمركز الأول في 6 من 12 مجالًا، بتكلفة 7.60 دولار لكل 1,000 صورة حتى 30 نوفمبر.
الحوسبة المفتوحة، والرؤية المفتوحة: AMD في Ultralytics YOLO Vision 2026
تعرّف على كيفية إسهام AMD في إتاحة الحوسبة المفتوحة خلال Ultralytics YOLO Vision 2026، عبر محاضرة عن ROCm وورش عمل تطبيقية وعروض توضيحية تشغّل YOLO على وحدات GPU من AMD Radeon.
أفضل نماذج تصنيف الصور: كيف تختار؟
قارن أبرز نماذج تصنيف الصور، من ConvNeXt V2 وDINOv3 إلى EfficientNetV2 وViT وUltralytics YOLO26-cls، وتعرّف على كيفية الاختيار بينها.
التجزؤ الدلالي مقابل تجزؤ المثيلات: كيف تختار المهمة المناسبة؟
يُسنِد التجزؤ الدلالي تصنيفًا إلى كل بكسل، بينما يفصل تجزؤ المثيلات كل كائن على حدة. تعرّف على المهمة التي يحتاج إليها مشروع الرؤية الحاسوبية لديك، والسبب.
Ultralytics في Arm Create 2026: ذكاء اصطناعي للرؤية آني على الأجهزة الطرفية
أبرز محطات Ultralytics في Arm Create 2026 في شنتشن: نشر Ultralytics YOLO لتنفيذ ذكاء اصطناعي طرفي في الزمن الحقيقي، وحلقة نقاش حول النماذج، وبوابة Arm AI الجديدة.
لقاء Ultralytics: لندن
ملخص لقاء Ultralytics في لندن: لمحة أولى عن YOLO27، وعروض توضيحية لـ Ultralytics Platform، وحلقة نقاش حول الذكاء الاصطناعي للرؤية بمشاركة NVIDIA وArm.
مراقبة Ultralytics Platform: حافظ على سير عمليات نشر الذكاء الاصطناعي للرؤية كما هو مخطط
راقب نماذج الذكاء الاصطناعي للرؤية المنشورة باستخدام Ultralytics Platform. تتبّع حالة نقاط النهاية وزمن الاستجابة والأخطاء والسجلات وإحصاءات التنبؤ المباشرة.
نقدّم وكلاء Ultralytics: أنشئ سير عمل للرؤية الحاسوبية أسرع
أنشئ سير عمل للذكاء الاصطناعي المرئي باستخدام Ultralytics Agents. اربط نماذج YOLO ونماذج الرؤية واللغة والشروط ومجموعات البيانات وتنبيهات Slack على لوحة واحدة.
نقدّم AutoTrain من Ultralytics: تبسيط تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي للرؤية
درّب نماذج Ultralytics YOLO وقارن بينها وحسّنها باستخدام AutoTrain في منصة Ultralytics، بدءًا من خط أساس أولي وصولًا إلى النشر في بيئة الإنتاج.
أبرز أحداث Ultralytics YOLO Vision 2026!
أبرز اللحظات من YOLO Vision 2026، حيث كشفت Ultralytics عن Ultralytics YOLO27 واستعرضت AutoTrain وAgents وMonitoring على منصة Ultralytics.
يدعم Ultralytics YOLO26 الآن تقدير العمق أحادي العين
تعرّف على كيفية تقدير العمق، وهي المهمة الجديدة في Ultralytics YOLO26، للعمق بمقياس متري لكل بكسل انطلاقًا من صورة RGB واحدة، من دون الحاجة إلى نظام تصوير مجسّم أو LiDAR.
أفضل منصات تعليق الصور للرؤية الحاسوبية
قارن بين تسع منصات لتعليق الصور في مجال الرؤية الحاسوبية: CVAT وEncord وLabel Studio وLabelbox وRoboflow وScale AI وSuperAnnotate وUltralytics وV7.
الكشف الآلي عن العيوب في التصنيع: مقارنة المنصات
قارن منصات الكشف الآلي عن العيوب: Cognex وInstrumental وKeyence وLanding AI وOverview وUltralytics، وتعرّف إلى كيفية اختيار مهمة النموذج المناسبة للعيب.
تكلفة الرؤية الحاسوبية في المؤسسات: إطار للتكلفة الإجمالية للملكية (TCO)
إطار لحساب التكلفة الإجمالية للرؤية الحاسوبية في المؤسسات، يشمل البيانات والتعليق والكاميرات والأجهزة الطرفية والتدريب والاستدلال والتكامل وإعادة التدريب.
التحقق من التجميع ومنع الأخطاء باستخدام الرؤية الحاسوبية
كيف تتحقق الرؤية الحاسوبية من اكتمال التجميع وصحته وتسلسله: تصميم محطة التصوير، واختيار مهمة النموذج، والتكامل مع PLC، والتحقق.
الاستدلال بالرؤية الحاسوبية على نطاق واسع: مقارنة سبع منصات
مقارنة سبع منصات للاستدلال بالرؤية الحاسوبية: Azure ML وKServe وNVIDIA Triton وRoboflow وSageMaker AI وUltralytics وVertex AI، من حيث زمن الاستجابة وقابلية التوسع.
Ultralytics YOLO Vision 2026: كل ما تحتاج إلى معرفته
انضم إلى Ultralytics YOLO Vision 2026 في 13 سبتمبر في شينزن أو عبر الإنترنت، للاطلاع على نماذج YOLO الجديدة وإطلاق المنتجات والعروض التوضيحية المباشرة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي للرؤية في الواقع.
الأسئلة الشائعة
نعم. إلى جانب الدعم القياسي، تقدم Ultralytics خدمات هندسية مخصصة للفرق التي تحتاج إلى مساعدة عملية في دمج YOLO ضمن منتجات الويب أو الأجهزة المحمولة أو السحابة. وتشمل هذه الخدمات تدريب النماذج وهندسة النشر والحلول المصممة حسب الطلب. تواصل مع فريق المبيعات لمناقشة متطلباتك والحصول على عرض سعر.
للإبلاغ عن أخطاء في حزمة YOLO مفتوحة المصدر، أنشئ بلاغًا على GitHub. أما المشكلات الخاصة بمنصة Ultralytics، مثل مهام التدريب أو عمليات النشر أو الفوترة، فأرسلها عبر نموذج الملاحظات داخل المنصة أو تواصل عبر قناة الدعم المخصصة لك إذا كنت مشتركًا في خطة Enterprise.
بالنسبة إلى دعم المجتمع، تختلف أوقات الاستجابة بحسب مستوى النشاط في المنتدى وعلى GitHub، مع أن فريقنا يسعى إلى الرد على بلاغات GitHub خلال 24 ساعة. ويحصل عملاء Enterprise على أوقات استجابة مضمونة تحددها SLA تعاقدية، وتُصمَّم بما يلائم حجم مؤسساتهم واحتياجاتها.
يحصل عملاء Enterprise على مسؤول SE/CSM محدد، وSLA تعاقدية، وساعات تمكين من SE، وتأهيل منظّم يتضمن نقاط تحقق للإنجازات، ودعم لتمكين المشاريع، ومراجعات أعمال ربع سنوية. وقد صُممت هذه الخدمات للمؤسسات التي تستخدم Ultralytics على نطاق واسع وتحتاج إلى قناة اتصال مباشرة مع فريقنا منذ اليوم الأول. تواصل مع قسم المبيعات لمناقشة ما يناسب مؤسستك.
تشمل خطتا Free وPro إمكانية الوصول إلى دعم المجتمع، ومنتدانا النشط الذي يمكنك فيه طرح الأسئلة ومشاركة المشاريع والحصول على إجابات من المطورين الآخرين وفريق Ultralytics. كما تحصل على إمكانية الوصول الكامل إلى وثائق Ultralytics وGitHub ودروس الفيديو التي تغطي كل شيء من التعليق التوضيحي إلى النشر.
لنبنِ مستقبل الذكاء الاصطناعي معًا!
ابدأ رحلتك نحو مستقبل تعلّم الآلة