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Unterstützung von KI-Lösungen in der Praxis über alle Branchen hinweg
Erkunde Erfolgsgeschichten aus der Praxis, die auf Ultralytics basieren. Entdecke, wie unsere Lösungen – von verbesserter Effizienz bis hin zu modernster Innovation – in verschiedenen Branchen Wirkung zeigen.
Genießt das Vertrauen weltweit führender Organisationen
Was unsere Kunden sagen
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Alles wurde viel einfacher, als wir den Schritt zu Ultralytics gewagt haben. Du kannst alles mit nur einer Zeile Code trainieren, vorhersagen und exportieren.
Die Möglichkeit, Ultralytics YOLO-Modelle über das Ultralytics Python-Paket zu trainieren und bereitzustellen, ist sehr solide. In Kombination mit schneller Inferenz ermöglicht es uns, Bilder zügig zu verarbeiten und Feedback in Echtzeit auf Baustellen zu liefern.
Mit Ultralytics konnten wir die Geschwindigkeit bei höherer Genauigkeit im Vergleich zu anderen Modellen verbessern. Die Kompatibilität mit verschiedenen Frameworks - CUDA, TensorRT, ONNX, OpenVINO - war extrem hilfreich, um die Gewichte in der F&E fein abzustimmen und sie anschließend für jede beliebige Hardware zu optimieren.
Wir kratzen gerade erst an der Oberfläche. Mit Ultralytics YOLO haben wir das Fundament, um Lösungen zu entwickeln, die nicht nur sicherer, sondern auch intelligenter sind und Einblicke in Echtzeit ermöglichen, die Leben retten und die Art und Weise, wie industrielle Sicherheit gehandhabt wird, verändern können.
Wir stellen Roboter mit Computer-Vision-Unterstützung her, die Zutaten an Lebensmittelproduktionslinien greifen und platzieren. Die robotische Manipulation erfordert eine Präzision im Subzentimeterbereich, und Ultralytics YOLO-Modelle bieten hervorragend genau diesen Grad an Präzision.
Die Leistung der Ultralytics YOLO-Modelle auf unseren STM32-Mikrocontrollern eröffnet neue Horizonte für Computer Vision am Edge. Mit optimierter Integration und Unterstützung für verschiedene Modellvarianten haben Entwickler genau das, was sie zum Aufbau skalierbarer und reaktionsschneller eingebetteter Vision-Lösungen benötigen.
YOLO von Ultralytics war eine wahre Freude in der Anwendung. Die Python-Bibliothek ist bemerkenswert flüssig und konsistent, sowohl beim Training als auch bei der Inferenz... in der Praxis war die Integration in unsere Pipeline bemerkenswert reibungslos, was selten ist.
Das Ultralytics Python-Paket erlaubt es uns, Modelle sehr einfach und schnell zu trainieren. Zudem sorgt die Standardisierung über verschiedene Modelle und neue Versionen von YOLO hinweg für ein hohes Maß an Stabilität über die Jahre hinweg.
Die Integration von Ultralytics YOLO in unsere Instabase AI-Plattform war ein einfacher und problemloser Prozess. Es half dabei, den Release-Zeitplan zu beschleunigen und es uns zu ermöglichen, unseren Kunden Funktionen zur visuellen Objekterkennung bereitzustellen.
Sie transformieren visuelle Daten mit außergewöhnlicher Genauigkeit und Effizienz in umsetzbare Erkenntnisse. Durch die Kombination von Ultralytics YOLOv8 mit dem IMX500-Sensor von SSS (Sony Semiconductor Solutions Corporation) bringt diese Partnerschaft leistungsstarke On-Device AI-Funktionen, die die Entscheidungsfindung in Echtzeit für Unternehmen verbessern, die auf eine hochperformante visuelle Datenverarbeitung angewiesen sind.
Ultralytics YOLO-Modelle passen hervorragend zu unseren Metis AI Processing Units (AIPUs). Sie sind einfach zu integrieren, laufen effizient und helfen unseren Kunden, wirkungsvolle Vision AI-Anwendungen im Handumdrehen am Edge in Betrieb zu nehmen.
Bei ALYCE ist der Einsatz von Ultralytics ein echter Wendepunkt für das Training unserer Modelle. Er ermöglicht es uns, die Datengenauigkeit zu verbessern, unseren Kunden unvergleichliche Qualität zu bieten und sie bei ihren Projekten für nachhaltige Mobilität zu unterstützen.
Ultralytics YOLO-Modelle haben bei uns in vielen verschiedenen Unterwasserumgebungen hervorragend funktioniert, von Gezeitenkraftwerksstandorten bis hin zu Häfen und Korallenriffen. Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit machen sie zu einem festen Bestandteil unserer Umweltüberwachungsarbeit bei Projekten im Bereich Meeresenergie und Forschung.
Ultralytics ist eine sehr leistungsstarke und einfach zu bedienende Lösung, um Prototypen zu entwickeln, aber auch um fertige Lösungen zu erstellen.
Normalerweise nimmt das Training eines Machine-Learning-Modells eine enorme Menge an Zeit in Anspruch, und man muss oft zwei bis drei Tage auf die Inferenz warten, um dann zu entscheiden, ob die Genauigkeit gut genug ist. Aber mit Ultralytics YOLO können wir das Modell an einem einzigen Tag trainieren, schnell Entscheidungen treffen und zügig aus den Ergebnissen lernen. Einmal trainiert, können wir auch den Datensatz verbessern, um die Leistung weiter zu steigern.
Die YOLO-Modelle von Ultralytics verändern die AI-Branche grundlegend. Die YOLOv5 und YOLOv8 Modelle werden von Entwicklern aufgrund ihrer Benutzerfreundlichkeit, ihrer hochmodernen Leistung und ihrer Genauigkeit geschätzt. In Kombination mit OpenVINO bieten diese Modelle das Potenzial für die beste sofort einsatzbereite Leistung auf modernen CPUs.
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Project Ocean Oasis verbessert den Schutz von Korallenriffen mit Ultralytics YOLO
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Volley betreibt über 250 KI-Trainer auf dem Platz mit Ultralytics YOLO
"Was wirklich gut ist: Das Modell funktioniert in Echtzeit sehr gut auf Edge-Hardware auf dem Trainer, und wir können dasselbe Modell in der Cloud verwenden, um genau denselben Prozess auszuführen."
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Stride liefert 1-minütige Ganganalyse für Pferde mit Ultralytics YOLO
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Chef Robotics verwendet Ultralytics YOLO, um Lebensmittelverluste um 67 % zu reduzieren
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Cali Intelligence verkürzt Warteschlangen an Kassen um 43 % mit Ultralytics YOLO
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MarineSitu erreicht 96 %+ Uptime bei der Unterwasserüberwachung mit Ultralytics YOLO
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Industrielösungen erkunden
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Defect Detection
YOLO-based vision AI detects defects in steel, PCBs, fabric, solar panels, and welds, with peer-reviewed accuracy up to 99.4% and up to 94.5% lower inspection cost.
KI in der Robotik
Stärke intelligentere Maschinen mit Ultralytics YOLO Modellen. Vision AI in der Robotik treibt autonome Navigation, Wahrnehmung, Objektverfolgung und Echtzeitsteuerung voran.
KI in der Logistik
Optimiere die Logistik mit Ultralytics YOLO-Modellen. Vision AI ermöglicht Paketkontrolle, Sortierung, Fahrzeugverfolgung und Echtzeit-Überwachung der Lagersicherheit.
KI im Einzelhandel
Erfinde den Einzelhandel neu mit Ultralytics YOLO-Modellen. Vision AI fördert Bestandsverfolgung, Regalüberwachung, Warteschlangenmanagement und intelligentere Kundeneinblicke.
KI im Gesundheitswesen
Baue Gesundheitslösungen mit Ultralytics YOLO Modellen. Vision AI im Gesundheitswesen ermöglicht schnellere medizinische Bildgebung, intelligentere Diagnostik und Patientenüberwachung.
KI in der Fertigung
Optimiere die Fertigung mit Ultralytics YOLO-Modellen. Vision AI treibt Qualitätskontrolle, Fehlererkennung, PSA-Einhaltung und die Automatisierung von Montagelinien voran.
KI in der Automobilbranche
Nutze Computer Vision in der Automobilindustrie mit Ultralytics YOLO Modellen. Vision AI steigert die Verkehrssicherheit, Fahrerassistenz und Fahrzeugautomatisierung für intelligentere Straßen.
KI in der Landwirtschaft
Bringe Vision AI mit Ultralytics YOLO Modellen in die smarte Landwirtschaft. Optimiere die Ernteüberwachung, Viehverfolgung und Präzisionslandwirtschaft für höhere, intelligentere Erträge.
Defect Detection
YOLO-based vision AI detects defects in steel, PCBs, fabric, solar panels, and welds, with peer-reviewed accuracy up to 99.4% and up to 94.5% lower inspection cost.
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Baue reale Vision-KI mit Ultralytics
Stelle skalierbare, produktionsreife Lösungen mit Ultralytics YOLO bereit
Häufig gestellte Fragen
Ultralytics YOLO-Repositories werden standardmäßig unter der AGPL-3.0-Lizenz vertrieben. Diese OSI-zugelassene Lizenz wurde für Studierende, Forscher und Enthusiasten entwickelt, fördert die offene Zusammenarbeit und verlangt, dass jede Software, die AGPL-3.0-Komponenten verwendet, ebenfalls Open-Source sein muss. Während dies Transparenz gewährleistet und Innovation fördert, passt es möglicherweise nicht zu kommerziellen Anwendungsfällen.
Wenn dein Projekt das Einbetten von Ultralytics-Software und KI-Modellen in kommerzielle Produkte oder Dienstleistungen beinhaltet und du die Open-Source-Anforderungen der AGPL-3.0 umgehen möchtest, ist eine Enterprise-Lizenz ideal.
Vorteile der Enterprise-Lizenz beinhalten:
- Kommerzielle Flexibilität: Ändere und bette Ultralytics YOLO-Quellcode und -Modelle in proprietäre Produkte ein, ohne die AGPL-3.0-Anforderung zu erfüllen, dein Projekt als Open-Source zu veröffentlichen.
- Proprietäre Entwicklung: Gewinne volle Freiheit bei der Entwicklung und dem Vertrieb kommerzieller Anwendungen, die Ultralytics YOLO-Code und -Modelle enthalten.
Um eine nahtlose Integration zu gewährleisten und AGPL-3.0-Einschränkungen zu vermeiden, fordere eine Ultralytics Enterprise-Lizenz über das bereitgestellte Formular an. Unser Team wird dich dabei unterstützen, die Lizenz an deine spezifischen Bedürfnisse anzupassen.
Das Modell, das du wählst, hängt von deinen Projektanforderungen ab, einschließlich Leistung, Genauigkeit, Bereitstellungsziel und Hardwareeinschränkungen. Für die meisten neuen Projekte ist Ultralytics YOLO26 der empfohlene Ausgangspunkt, da es die neuesten Verbesserungen bei Geschwindigkeit, Genauigkeit, Exportierbarkeit und Multi-Task-Unterstützung bietet.
Frühere YOLO-Modellfamilien bleiben für Teams mit bestehenden Arbeitsabläufen oder Kompatibilitätsanforderungen verfügbar.
Wenn du neu startest, wähle zuerst YOLO26 und vergleiche dann kleinere oder größere Varianten, um das richtige Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit für deine Bereitstellungsumgebung zu finden.
Ultralytics YOLO-Modelle sind eine Familie von Computer-Vision-Modellen für Aufgaben wie Objekterkennung, Segmentierung, Klassifizierung, Pose-Schätzung und orientierte Objekterkennung. YOLO26 ist die neueste stabile Version und wird für die meisten neuen Projekte empfohlen. Frühere YOLO-Versionen bleiben für Teams mit bestehenden Arbeitsabläufen oder Kompatibilitätsanforderungen verfügbar.
Ultralytics YOLO-Modelle sind Computer-Vision-Architekturen, die entwickelt wurden, um visuelle Daten aus Bildern und Videos zu analysieren. Diese Modelle können für Aufgaben trainiert werden, einschließlich Objekterkennung, Klassifizierung, Pose-Schätzung, Tracking, Instanzsegmentierung und orientierte Objekterkennung.
Die neueste Ultralytics YOLO-Modellfamilie ist YOLO26, wobei frühere YOLO-Versionen für bestehende Arbeitsabläufe verfügbar sind.