Ultralytics und Paperspace: Gemeinsam die Möglichkeiten der Objekterkennung erweitern

Objekterkennung ist für viele Computer-Vision-Anwendungen entscheidend – von autonomen Fahrzeugen bis hin zu Sicherheitssystemen. Ultralytics YOLOv8 ist ein fortschrittlicher Algorithmus zur Objekterkennung, der modernste Genauigkeit bei Echtzeitgeschwindigkeit erreicht. Damit eignet er sich für zahlreiche Anwendungsfälle. Wir haben YOLOv8 entwickelt, damit Menschen und Unternehmen KI sinnvoll einsetzen können.

Bei Ultralytics freuen wir uns, unsere neueste Partnerschaft mit Paperspace, einem führenden Anbieter von Infrastruktur für maschinelles Lernen, bekannt zu geben. Die Umgebung Gradient bietet zahlreiche Funktionen, mit denen du deine YOLOv5- und YOLOv8-Modelle ganz einfach trainieren kannst. Mit Paperspace Gradient kannst du in wenigen Sekunden eine verwaltete GPU-Umgebung einrichten.

Erste Schritte mit Ultralytics YOLOv8 und Paperspace#

Dank unserer Partnerschaft mit Paperspace ist Ultralytics YOLOv8 jetzt auf der leistungsfähigen Cloud-Infrastruktur von Paperspace verfügbar. So kannst du YOLOv8-Modelle schnell und einfach trainieren und bereitstellen, ohne teure Hardware oder zeitaufwendige Einrichtung. Die skalierbare Infrastruktur von Paperspace ermöglicht es dir, selbst die größten Datensätze und umfangreichsten Trainingslasten zu bewältigen – mit dem Komfort einer cloudbasierten Lösung.

Bei Ultralytics setzen wir uns dafür ein, Computer Vision für alle zugänglich zu machen. Unsere Partnerschaft mit Paperspace ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu diesem Ziel. Wir freuen uns darauf, die Zusammenarbeit fortzusetzen und die Möglichkeiten der Computer-Vision-Technologie weiter auszubauen. Ob du Entwickler, Forscher oder Unternehmer bist: Probiere YOLOv8 selbst auf der Cloud-Infrastruktur von Paperspace aus.

Neuigkeiten zu Ultralytics YOLOv8#

YOLOv8 ist Teil des umfassenderen Python-Framework-Angebots von Ultralytics. Dieses neue Framework wurde von Grund auf entwickelt und berücksichtigt das gesamte Feedback und alle Erkenntnisse aus der weit verbreiteten Nutzung von YOLOv5.

• Globale CLI
• Mit der neuen globalen Befehlszeilenschnittstelle kannst du bequem systemweit auf deine YOLO-Modelle zugreifen. Mit dem Befehl yolo kannst du jeden beliebigen Vorgang ausführen.

• Python-API
• Das neue Ultralytics-Framework verfügt über eine eigene Python-API, mit der du deine Python-Anwendungen um YOLO-Funktionen erweitern kannst.

• Neue Ultralytics-YOLOv8-Modelle
• Wir haben das Framework zusammen mit neuen Ultralytics-YOLOv8-Modellen veröffentlicht, die auf dem COCO-Datensatz eine Leistung auf dem neuesten Stand der Technik erzielen.

Weitere Informationen zur Verwendung, zum Design und zur Modellarchitektur findest du in der Ultralytics-Dokumentation.

Ultralytics YOLOv8 mit Paperspace Gradient verwenden#

Die Paperspace-Integration ist über die Ultralytics-README-Datei erreichbar. Sie führt dich zum Ultralytics-YOLOv8-Notebook auf Paperspace Gradient. Um mit Ultralytics auf Gradient loszulegen, melde dich einfach an und führe die Zellen aus oder befolge die Anleitung zur Paperspace-Integration von Ultralytics.

Ultralytics geht kommerzielle Partnerschaften mit anderen Start-ups ein, um die Forschung und Entwicklung unserer Open-Source-Tools zu finanzieren und sie für alle kostenlos anzubieten. Dieser Artikel kann Affiliate-Links zu diesen Partnern enthalten.