18. März 2026
Annotieren, trainieren und implementieren Sie produktionsreife Computer-Vision-Modelle in einer durchgängigen Arbeitsumgebung, die speziell für Teams entwickelt wurde, die praktische Bildverarbeitungs-KI auf den Markt bringen.
Wir haben das Ultralytics aufgebaut, um Computer Vision für alle zugänglich zu machen. Millionen von Entwicklern weltweit trainieren mittlerweile YOLO Ultralytics , um alles von Inspektionslinien in Fabriken bis hin zu autonomen Liefersystemen zu steuern.
Im Laufe der Jahre erhielten wir jedoch immer wieder dasselbe Feedback aus der Community: Das Trainieren eines leistungsfähigen Modells ist nicht mehr die größte Hürde im Bereich Computer Vision. Die Einführung in die Produktion ist es.
Heute ändern wir das. Lernen Sie Ultralytics kennen: die ultimative End-to-End-Plattform, die speziell dafür entwickelt wurde, Ihre Bildverarbeitungs-KI von den Rohdaten bis hin zum produktionsreifen Einsatz in der Praxis zu begleiten.
Der Unterschied zwischen einem großartigen Modell und einem großartigen Produkt
In den letzten zehn Jahren haben sich Computer Vision und Deep Learning rasch von der Forschung zu einer kritischen Infrastruktur entwickelt, die reale Systeme antreibt. Sie ermöglicht Qualitätskontrollen in Fertigungshallen, macht den kassenlosen Einzelhandel möglich, steuert chirurgische Roboter und hält autonome Fahrzeuge auf Kurs. Die Modelle waren noch nie so leistungsfähig wie heute, doch der Weg vom funktionierenden Prototyp zum zuverlässigen Produktionssystem? Der ist immer noch schwieriger, als er sein sollte.
Die meisten Teams kombinieren heute verschiedene Tools für Annotation, Training, Experimentverfolgung, Bereitstellung und Überwachung. Jede Integration erhöht die Komplexität. Jeder Übergang bremst den Arbeitsfluss. Und so können Wochen unbemerkt vergehen, in denen man sich mit der Verwaltung der Infrastruktur beschäftigt, anstatt die Anwendung selbst zu entwickeln.
Im Rahmen unserer engen Zusammenarbeit mit Entwicklern, Start-ups und Unternehmensteams aus der gesamten Computer-Vision-Community tauchten immer wieder drei Herausforderungen auf:
Diese immer wiederkehrenden Herausforderungen stellen den entscheidenden Engpass in der modernen Entwicklung von Computer Vision dar und waren letztlich der Grund dafür, dass wir die Ultralytics entwickelt haben. Durch die Vereinfachung des Arbeitsablaufs von der Datenaufbereitung bis zur Bereitstellung und die Verknüpfung der wichtigsten Phasen der Computer-Vision-Entwicklung können Teams viel einfacher den Schritt von vielversprechenden Modellen hin zu praxistauglichen Vision-KI-Systemen vollziehen.
Ultralytics vereint alle Phasen des Computer-Vision-Workflows – von der Datenverwaltung über die Annotation und das Modelltraining bis hin zur Bereitstellung und Überwachung. All dies in einem einzigen, vernetzten Arbeitsbereich, um die Komplexität zu reduzieren und den Weg von der Idee bis zur Umsetzung zu beschleunigen.
Laden Sie Ihre Bilder oder Videos hoch. Beschriften Sie sie mit den integrierten Anmerkungswerkzeugen. Trainieren Sie Modelle wie Ultralytics direkt auf der Plattform. Stellen Sie sie weltweit bereit. Überwachen Sie die Leistung in Echtzeit. Jeder Schritt geht nahtlos in den nächsten über, sodass Sie sich auf die Entwicklung Ihrer Anwendung konzentrieren können, anstatt sich um die Infrastruktur kümmern zu müssen.
Die Umsetzung einer Idee im Bereich Computer Vision in ein funktionsfähiges System umfasst mehrere Schritte, von der Datenaufbereitung bis hin zum Einsatz der Modelle in der Produktion. Ultralytics strukturiert diesen Prozess in einer übersichtlichen, einfachen Pipeline, die Ihnen hilft, mühelos vom ersten Konzept bis zum einsatzbereiten Modell zu gelangen.
Das Anzeichnen von Daten war bisher stets einer der zeitaufwändigsten Schritte bei jedem Computer-Vision-Projekt. Ultralytics beschleunigt diesen Vorgang erheblich und ist so konzipiert, dass sie sich an jeden Ort anpasst, an dem sich Ihre Daten befinden.
Sie können Rohbilder, Videos oder Datensatzarchive hochladen, bereits im YOLO COCO beschriftete Datensätze importieren oder öffentliche Datensätze klonen, die von der Ultralytics geteilt wurden. Ganz gleich, ob Sie bei Null anfangen oder auf bestehenden Arbeiten aufbauen – Ihre Daten sind sofort einsatzbereit, sobald sie auf der Plattform verfügbar sind.
Falls Ihre Bilder oder Videos noch nicht beschriftet sind, können Sie dies mit dem integrierten Annotationseditor deutlich schneller erledigen. Er unterstützt alle wichtigen Aufgaben im Bereich Computer Vision – von der Objekterkennung und Instanzsegmentierung bis hin zur Posenabschätzung, der Erkennung orientierter Begrenzungsrahmen (OBB) und der Bildklassifizierung – und bietet Werkzeuge, die sowohl auf Geschwindigkeit als auch auf Präzision ausgelegt sind.
Das herausragende Feature ist hier die intelligente Annotation SAM . Mithilfe des „Segment Anything Model 3“ (SAM ) können Sie präzise Masken, Begrenzungsrahmen oder ausgerichtete Rahmen erstellen, indem Sie auf ein Objekt klicken und dieses mit wenigen Punkten verfeinern. Was früher stundenlanges manuelles Nachzeichnen erforderte, ist nun in wenigen Minuten erledigt, sodass Teams hochwertige Datensätze in einem Tempo erstellen können, das ihrer Entwicklungsgeschwindigkeit entspricht.
Vorlagen für Skelett-Posen, Tastaturkürzel, die Verwaltung von Inline-Klassen sowie die Unterstützung von Rückgängig/Wiederherstellen runden das Annotationserlebnis ab, das darauf ausgelegt ist, dass Sie im Arbeitsfluss bleiben.
Sobald Ihre Daten beschriftet sind, ist das Training nur noch einen Klick entfernt. Ultralytics , YOLO11sowie die gesamte Familie der Ultralytics YOLO werden nativ unterstützt und können direkt auf der Plattform unter Verwendung von Cloud-Grafikprozessoren (GPUs) trainiert oder auf lokaler Hardware trainiert werden, während Metriken zurück an die Plattform gestreamt werden.
Wählen Sie aus einer breiten Palette an GPU , darunter RTX 4090, RTX PRO 6000, NVIDIA , H100 und weitere, oder trainieren Sie auf Ihrer eigenen lokalen Hardware, während Sie Echtzeit-Metriken an die Plattform zurückströmen. Jedes Experiment wird automatisch in Projekten organisiert, die verwandte Modelle zusammenfassen. So lässt sich leicht track sich verschiedene Datensätze, Parameter und Konfigurationen auf die Ergebnisse auswirken, und es lassen sich die leistungsstärksten Modelle identifizieren.
Beobachten Sie die Entwicklung von Verlustkurven, Präzision, Recall und der mittleren durchschnittlichen Präzision (mAP) von Epochen zu Epochen. Analysieren Sie Verwechslungsmatrizen und Präzisions-Recall-Kurven, um genau zu verstehen, wo Ihr Modell gut abschneidet und wo es noch verbessert werden kann. Vergleichen Sie mehrere Durchläufe nebeneinander, um die Konfiguration zu finden, die die besten Ergebnisse liefert.
Ultralytics verwaltet zudem wichtige Phasen des Trainingszyklus automatisch. Während des gesamten Trainings werden Checkpoints gespeichert, wodurch sowohl das leistungsstärkste Modell als auch die endgültigen trainierten Gewichte erhalten bleiben. Vortrainierte Modelle können direkt innerhalb der Plattform feinabgestimmt werden, und trainierte Modelle können zur Verwendung in anderen Umgebungen hoch- oder heruntergeladen werden, was den Teams volle Flexibilität hinsichtlich der Art und Weise sowie des Ortes ihrer Arbeit bietet.
Keine Infrastruktur, die eingerichtet werden muss. Kein separater Dienst zur Experimentverfolgung, der eingerichtet werden muss. Einfach ein klarer, effizienter Weg von den gekennzeichneten Daten zu einem trainierten Modell, das für den Praxiseinsatz bereit ist.
Ein gut trainiertes Modell benötigt einen ebenso leistungsfähigen Weg in die Produktion. Ultralytics bietet genau das.
Beginnen Sie damit, die Inferenzergebnisse Ihres Modells direkt im Browser zu überprüfen. Sobald Sie von den Ergebnissen überzeugt sind, können Sie das Modell in 43 Regionen weltweit bereitstellen – mit dedizierten Endpunkten, die sich automatisch an den Bedarf anpassen und jeweils über einen eigenen API-Endpunkt verfügen, der sofort in Ihre Anwendungen integriert werden kann.
Ganz gleich, ob Sie eine Bereitstellung in der Cloud benötigen oder Modelle auf Edge-Geräten ausführen möchten – die Ultralytics bietet flexible Optionen, die für beide Szenarien ausgelegt sind. AlleYOLO sind nativ für eine effiziente Ausführung in verschiedenen Umgebungen optimiert und liefern selbst auf Edge-Hardware mit begrenzten Rechenressourcen eine zuverlässige Leistung. Für Teams, die Modelle außerhalb der Plattform ausführen müssen, Ultralytics den Export in 17 validierte Formate, darunter ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite und OpenVINO, sodass Ihre Modelle nativ auf Cloud-Diensten, Mobilgeräten, Edge-Systemen und mehr laufen.
Sobald Ihre Modelle live sind, erhalten Sie über die integrierte Überwachung im Bereitstellungs-Dashboard einen umfassenden Überblick über die Produktionsleistung: Anforderungsvolumen, Latenzkennzahlen, Fehlerraten, den Zustand der Endpunkte sowie detaillierte Protokolle. Sie können außerdem Protokolle einsehen, den Zustand der Endpunkte überprüfen und track im Zeitverlauf track , um sicherzustellen, dass Ihre Computer-Vision-Systeme in der Produktion zuverlässig laufen, und um Möglichkeiten zur Leistungsoptimierung zu identifizieren.
Fangen Sie noch heute an oder werfen Sie einen Blick in die Ultralytics , um mehr über die Funktionen der Plattform zu erfahren.
Wenn Sie sich näher mit Ultralytics befassen, werden Sie schnell feststellen, dass ihr Ziel über die Bereitstellung von Tools zur Entwicklung von Computer-Vision-Systemen hinausgeht. Im Kern soll die Plattform dazu beitragen, die Entwicklung von Bildverarbeitungs-KI für eine breitere Zielgruppe zugänglicher und benutzerfreundlicher zu machen.
In der Vergangenheit erforderte die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Systemen eine spezielle Infrastruktur, komplexe Werkzeuge und erhebliche Vorabinvestitionen. Selbst als das Trainieren leistungsfähiger Modelle einfacher wurde, war der damit verbundene Arbeitsablauf – die Verwaltung von Datensätzen, die Durchführung von Experimenten, die Bereitstellung von Modellen und die Wartung der Infrastruktur – für Einzelpersonen und kleinere Teams nur schwer zu bewältigen.
Ultralytics senkt diese Hürden, indem sie den gesamten Workflow der Bildverarbeitungs-KI in einer einzigen Umgebung vereint und gleichzeitig den Einstieg erleichtert. Neue Nutzer können die Plattform im Rahmen des kostenlosen Tarifs ausprobieren, der Anmeldeguthaben für das Cloud-Training sowie Zugriff auf Kernfunktionen wie Datenmanagement, Annotationswerkzeuge, Modelltraining und Modellexport umfasst.
Wenn Projekte wachsen, können Nutzer oder Unternehmenskunden mit zusätzlichen Credits und Plattformtarifen skalieren, die ihnen mehr Rechenressourcen, Speicherplatz, Funktionen für die Zusammenarbeit und Bereitstellungskapazitäten erschließen. Dank dieses flexiblen Ansatzes können Entwickler, Forscher, Start-ups und Unternehmen klein anfangen, frei experimentieren und ihre Nutzung ausweiten, während ihre Computer-Vision-Systeme in die Produktionsphase übergehen.
Durch die Kombination eines durchgängigen Computer-Vision-Workflows mit einem erschwinglichen Preismodell eröffnet die Ultralytics mehr Menschen die Möglichkeit, praxisnahe Vision-KI-Anwendungen zu entwickeln, zu testen und einzusetzen.
Ultralytics vereint den gesamten Lebenszyklus der Bildverarbeitungs-KI in einem leistungsstarken Arbeitsbereich und beschleunigt so den Weg von den Rohdaten bis hin zu produktionsreifen Bildverarbeitungs-KI-Systemen. Dank integrierter Tools für Annotation, Training, Bereitstellung und Überwachung können Teams Modelle wie Ultralytics , Ultralytics YOLO11, Ultralytics YOLOv8 und Ultralytics YOLOv5 erstellen und bereitstellen,YOLOv5 sich um die Verwaltung einer komplexen Infrastruktur kümmern zu müssen.
Ganz gleich, ob Sie gerade mit Ihrem ersten Modell experimentieren oder Bildverarbeitungs-KI in großem Maßstab einsetzen – die Plattform ist darauf ausgelegt, Sie in jeder Phase dieses Weges zu unterstützen.
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