Ultralytics-Blog
Entdecke mit den Blogs von Ultralytics die Welt der KI!
Entdecke mit Ultralytics die neuesten Trends in KI und Bildverarbeitung. Von Weiterentwicklungen bei YOLO bis hin zu bahnbrechenden Anwendungen – erfahre, wie wir die Zukunft der Technologie gestalten.
Neueste Artikel nach Thema
Ausgewählter Artikel
Die besten Tools für synthetische Daten zum Training von Computer-Vision-Modellen
Tools für synthetische Daten in der Computer Vision im Methodenvergleich: 3D-Simulation, generative Modelle und Augmentierung sowie deren Test mit Ultralytics YOLO.
Events
Ultralytics bei der AMD Embedded AI Working Group in Dublin
Erfahre, wie Ultralytics und AMD auf der AMD Embedded AI Working Group 2026 in Dublin Physical AI, Robotik und den Einsatz von Computer Vision erkundeten.
Integrations
ONNX oder TensorRT für die Inferenz in der Bildverarbeitung: Benchmarks und Entscheidungshilfe
ONNX Runtime oder TensorRT für die Inferenz in der Bildverarbeitung: gemessene Geschwindigkeit und Genauigkeit von Ultralytics YOLO26 auf 19 NVIDIA-GPUs und wie du dich entscheidest.
Ultralytics Platform
So wählst du ein VLM für die automatische Annotation anhand von Präzision und Recall aus
Ein VLM für die automatische Annotation anhand von Präzision und Recall auswählen: Welche Modelle erzeugen weniger überflüssige Boxen, übersehen weniger Objekte und wie testest du sie mit deinen eigenen Daten?
Guides
Fehlende persönliche Schutzausrüstung erkennen: Ultralytics YOLO mit Construction-PPE trainieren
Sieh dir an, wie Construction-PPE fehlende Helme, Warnwesten und Handschuhe kennzeichnet. Trainiere anschließend Ultralytics YOLO, um fehlende persönliche Schutzausrüstung mit den Kameras auf deiner Baustelle zu erkennen.
Guides
Leitfaden zu Datensätzen für die Drohnenerkennung: Ultralytics YOLO für kleine UAVs trainieren
Vergleiche die Datensätze DUT Anti-UAV, Drone-vs-Bird und zur thermischen Drohnenerkennung. Trainiere anschließend Ultralytics YOLO26, um kleine Drohnen zu erkennen und Fehlalarme zu reduzieren.
Ultralytics Platform
HIPAA-konforme KI für die medizinische Bildgebung: Was eine BAA abdeckt und wie du mit Patientendaten trainierst
Erfahre, welche Anforderungen HIPAA-konforme KI für die medizinische Bildgebung erfüllen muss, was eine BAA von Ultralytics abdeckt und wie du Patientendaten annotierst, zum Training verwendest und Modelle damit bereitstellst.
Ultralytics Platform
So migrierst du Ultralytics-YOLO-Modelle von W&B zur Ultralytics Platform
Importiere Ultralytics-YOLO-Modelle aus Weights & Biases (W&B) ohne erneutes Training in die Ultralytics Platform und vergleiche anschließend Experimente, exportiere und stelle Modelle bereit.
Ultralytics Platform
GPT-6.1 Terra erreicht Platz 1 bei der automatischen Annotation und übertrifft OpenAIs eigene Spitzenmodelle
GPT-6.1 Terra für automatische Annotation übertrifft 39 Modelle auf unserer VLM-Bestenliste: 0.560 mAP50 für 4,36 $ pro 1.000 Bilder, vor GPT-6.1 Sol und Gemini 4 Argon.
Ultralytics Platform
Automatische Annotation mit MiniMax-M3.1-Flash: Warum weniger Nachdenken zu besseren Boxen führte
Automatische Annotation mit MiniMax-M3.1-Flash in Ultralytics Platform: 0.317 mAP50 bei 1,84 $ pro 1.000 Bilder nach dem Tuning, mit 0.86 bei der SAR-Schiffserkennung.
Ultralytics Platform
Automatische Annotation mit Kimi K3.1 Pro: ein Drittel besser als K3, bei hohem Aufwand
Die automatische Annotation mit Kimi K3.1 Pro erreicht 0.444 mAP50 auf UL37 – ein Drittel mehr als Kimi K3. Erfahre, warum wir das Modell mit hohem Aufwand betreiben, was es kostet und wo es seine Stärken hat.
Integrations
Ultralytics YOLO und NVIDIA Cosmos Data Factory: Synthetische Daten zur Fehlererkennung
Synthetische Daten aus der NVIDIA Cosmos Data Factory und eine agentische Trainingsschleife helfen Ultralytics YOLO26, mit weniger Labels dieselbe Genauigkeit bei der Fehlererkennung wie mit dem vollständigen Datensatz zu erreichen.
Guides
Die besten Tiefenschätzungsmodelle: So triffst du die richtige Wahl
Vergleiche monokulare Tiefenmodelle wie Depth Anything, Depth Pro, Metric3D, UniDepth und Ultralytics YOLO26 für metrische Tiefe, Edge-Geräte und Robotik.
Erlebe unsere Modelle in Aktion
RTM senkt die Inferenzkosten mit Ultralytics YOLO26 um 28 %
Erfahre, wie RTM mit Ultralytics YOLO26 die Sicherheitsüberwachung rund um die Uhr in Fabriken ermöglicht und die Inferenzkosten auf bereits vorhandener Hardware um 28 % senkt.
SK Godelius erkennt mit Ultralytics YOLO 3.400 Fehler an Förderbändern im Bergbau
Erfahre, wie SK Godelius mit Ultralytics YOLO die Erkennung von Fehlern und Anomalien automatisiert und so die Sicherheit in Bergbaubetrieben erhöht und Arbeitsabläufe optimiert.
Camerite verkürzt die Entwicklungszeit mit Ultralytics YOLO um 25,2 %
Erfahre, wie Camerite mit Ultralytics YOLO die Videoüberwachung automatisiert, die Entwicklungszeit verkürzt und Städten den Wechsel zu proaktiven Sicherheitsmaßnahmen ermöglicht.
OnsiteIQ verringert Projektverzögerungen mit Ultralytics YOLO11 um 20 %
Erfahre, wie OnsiteIQ mit Ultralytics YOLO11 Baustellen überwacht, Projektverzögerungen um 20 % verringert und Streitfälle dreimal schneller klärt.
TrainVision von mtrail verkürzt die Erfassung von Schienendaten um fast 100 %
Erfahre, wie TrainVision von mtrail mit Ultralytics YOLO die Erfassung von Schienendaten automatisiert, den Zeitaufwand um bis zu 100 % und die Fehlerquote um 90 % senkt.
Glacier Robotics senkte PET-Verluste in Recyclinganlagen in den USA um 70 %
Sieh dir an, wie Glacier Robotics mit Ultralytics YOLO11 PET-Verluste um 70 % reduziert, die Recyclinggenauigkeit verbessert und die Abfallsortierung automatisiert.
SOHGA reduziert die Überwachungszeit für Parkplätze mit Ultralytics YOLO um 30 %
Erfahre, wie das MEGURU-System von SOHGA Ultralytics YOLO26 nutzt, um Kontrollgänge auf Parkplätzen zu automatisieren, die Kontrollzeit um 30 % zu reduzieren und die Sicherheit zu verbessern.
Scaleout verkürzt Modellaktualisierungen mit Ultralytics YOLO von Wochen auf Stunden
Erfahre, wie Scaleout Ultralytics YOLO und föderiertes Lernen nutzt, um KI-Modelle auf Edge-Geräten fein abzustimmen und gleichzeitig sensible Daten zu schützen.
RapiD Engineering führt die Qualitätskontrolle von Meeresfrüchten mit Ultralytics YOLO eine Woche schneller ein
Erfahre, wie RapiD Engineering Ultralytics YOLO nutzt, um die Lachskontrolle zu automatisieren, Fehler in Echtzeit zu erkennen und eine Woche Entwicklungsarbeit einzusparen.
Project Ocean Oasis bringt den Riffschutz mit Ultralytics YOLO voran
Entdecke, wie Project Ocean Oasis Ultralytics YOLO, Edge-KI und autonome Überwachungssysteme nutzt, um den Riffschutz und die Erfassung von Meeresdaten auszuweiten.
Volley betreibt mit Ultralytics YOLO mehr als 250 KI-Trainingsgeräte auf Sportplätzen
Erfahre, wie Volley Ultralytics YOLO für Pose-Schätzung, Ballerkennung und Spielfeldklassifizierung nutzt, um Echtzeit-Coaching für rund 250 Trainer am Spielfeldrand zu ermöglichen.
WG Tech Solutions senkt mit Ultralytics YOLO und dem KI-Beschleuniger von Axelera die Zahl der Sicherheitsverstöße um 28 %
Erfahre, wie WG Tech Solutions Verstöße gegen Sicherheitsvorschriften in der Fertigung mit Ultralytics YOLO und Axelera-Metis-KI-Beschleunigern am Netzwerkrand um 28 % reduzierte.
Stride ermöglicht mit Ultralytics YOLO eine Pferdegang-Analyse in 1 Minute
Erfahre, wie Stride mit der Pose-Schätzung von Ultralytics YOLO26 auf dem iPhone eine vollständige Offline-Ganganalyse von Pferden in etwa einer Minute ermöglicht – ganz ohne spezielle Hardware.
Pixelabs erreicht mit Ultralytics-YOLO-gestützter Automatisierung eine Trefferquote von 95 %
Erfahre, wie Pixelabs mit Ultralytics YOLOv8 in seiner AI-Engine die Analyse von Netzhautbildern für die Alzheimer-Forschung im Frühstadium automatisiert und dabei eine Trefferquote von bis zu 95 % erreicht.
SiteAssist verbessert die Baustellensicherheit durch die Verarbeitung von mehr als 770K Bildern mit Ultralytics YOLO
Erfahre, wie SiteAssist mit Ultralytics YOLO26 Sicherheitsfotos von Baustellen in Echtzeit überprüft, dabei mehr als 770.000 Bilder verarbeitet und über 1,3 Millionen Objekte erkennt.
Chef Robotics senkt mit Ultralytics YOLO die Überportionierung von Lebensmitteln um 67 %
Chef Robotics nutzt Ultralytics YOLO zur Erkennung von Tabletts und Zutaten, erreicht eine Genauigkeit von 99,5 % und hilft Cafe Spice dabei, die Essensproduktion mehr als zu verdoppeln.
Cali Intelligence verkürzt Warteschlangen an Kassen mit Ultralytics YOLO um 43 %
Erfahre, wie Cali Intelligence mit Ultralytics YOLO auf vorhandenen Überwachungskameras im Einzelhandel die durchschnittliche Länge von Warteschlangen an Kassen mithilfe von Echtzeitbenachrichtigungen und Prognosen um 43 % reduziert.
MarineSitu erreicht mit Ultralytics YOLO bei der Unterwasserüberwachung eine Verfügbarkeit von über 96 %
Erfahre, wie MarineSitu Ultralytics YOLO auf Edge-Hardware einsetzt, um Meerestiere in der Nähe von Gezeitenturbinen zu erkennen und die tägliche Sichtung von Videomaterial auf ein bis zwei Stunden zu verkürzen.
Theia Scientific beschleunigt die Mikroskopieanalyse mit Ultralytics YOLO um das 43-Fache
Entdecke, wie Theia Scientific Ultralytics YOLO in der Theiascope™-Plattform zur Echtzeit-Erkennung, Segmentierung und Vermessung von TEM-Bildern einsetzt.
eSmart Systems halbiert mit Ultralytics YOLO die Prüfzeit von Stromleitungen
Erfahre, wie eSmart Systems Ultralytics YOLO in Grid Vision® nutzt, um Komponenten und Defekte im Stromnetz zu erkennen und die Inspektionszeit von Versorgungsnetzen um 50 % zu verkürzen.
Axelera AI erreicht mit Ultralytics YOLO 34 FPS bei der Edge-AI-Inferenz
Entdecke, wie Axelera AI Ultralytics YOLO in sein Voyager SDK integriert hat, um mit Metis-AIPUs schnelle, präzise und energieeffiziente Vision-KI am Netzwerkrand bereitzustellen.
STMicroelectronics führt Ultralytics YOLO auf einem MCU mit nur 9,4 mJ pro Inferenz aus
Erfahre, wie STMicroelectronics Ultralytics YOLO-Modelle effizient auf stromsparenden Mikrocontrollern einsetzt, um präzise Echtzeit-Inferenz am Edge zu erreichen.
Specialvideo erreicht mit Ultralytics YOLO eine Prüfgenauigkeit von 99 % bei Lebensmitteln
Erfahre, wie Specialvideo Ultralytics YOLO-Modelle für die KI-gestützte Lebensmittelprüfung in Echtzeit einsetzt, um die Qualität sicherzustellen, Abfall zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.
Vivity AI spart mit Ultralytics YOLO jährlich über 5 Mio. $ im Industriebetrieb
Erfahre, wie Vivity AI Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um die industrielle Automatisierung zu verbessern, die Effizienz zu steigern, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Sicherheit am Arbeitsplatz zu gewährleisten.
Videologic Analytics skaliert mit Ultralytics YOLO auf 10.000 Lizenzen für KI-Kameras
Erfahre, wie Videologic Analytics mit Ultralytics YOLO die Genauigkeit der Videoüberwachung verbessert, Fehlalarme reduziert und die Markteinführungszeit verkürzt.
Prezent steigert mit Ultralytics YOLO die Genauigkeit der Folienerkennung um 34 %
Erfahre, wie Prezent mit Ultralytics YOLO Folienelemente erkennt, die Genauigkeit von 65 % auf 87 % steigert und Folien in weniger als 10 Sekunden verarbeitet.
ALYCE beschleunigt die Inferenz für Verkehrs-KI mit Ultralytics YOLO um 20 %
Erfahre, wie ALYCE mit Ultralytics YOLO die Genauigkeit von Verkehrsdaten verbessert, zwei Monate Entwicklungszeit einspart und intelligentere Lösungen für urbane Mobilität entwickelt.
Kiwitron erkennt mit Ultralytics YOLO Gefahren in der Industrie aus 30 m Entfernung
Erfahre, wie Kiwitron Ultralytics-YOLO-Modelle in seinem KiwiEye-System einsetzt, um Gefahren in Industrieanlagen aus bis zu 30 Metern Entfernung zu erkennen und so für sicherere und effizientere Arbeitsbereiche zu sorgen.
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