Support von Ultralytics
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Annotieren
Labeling, Datensatzformate und Hilfe bei Problemen mit Annotationen
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Trainieren
Einrichtung des Trainings, Fehler mit GPU und CUDA sowie Verbesserung der Genauigkeit
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Bereitstellen
Exportformate, Bereitstellung am Edge und in der Cloud sowie Inferenz
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Agenten
Visuelle Workflows mit YOLO, Vision-Language-Modellen, Bedingungen und Benachrichtigungen
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Ultralytics YOLO-Modelle
Modellauswahl, Vorhersagemodi und Anleitungen zur Architektur
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API
Einrichtung des SDK, Referenz zur REST API und Hilfe bei der Integration
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Ultralytics YOLO-Lizenz
AGPL-3.0 oder Enterprise, Compliance und Abrechnung
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Gemini 4 Argon is now available for auto-annotation in Ultralytics Platform
Gemini 4 Argon ranked first of 26 auto-annotation models in Ultralytics Platform, ahead of GPT-6.1 Sol, Gemini 3.8 Flash, Claude Opus 5.5, and GPT-6 Astra.
Offenes Computing, offene Bildverarbeitung: AMD bei Ultralytics YOLO Vision 2026
Erfahre, wie AMD mit einem Vortrag zu ROCm, praxisorientierten Workshops und Demos mit YOLO auf AMD-Radeon-GPUs offene Rechenleistung zu Ultralytics YOLO Vision 2026 brachte.
Ultralytics bei Arm Create 2026: Echtzeit-KI für Computer Vision am Edge
Ultralytics bei Arm Create 2026: Bereitstellung von Ultralytics YOLO für Echtzeit-KI auf Edge-Geräten, Einblicke aus der Modellrunde und das neue Arm AI Portal.
Ultralytics-Treffen: London
Rückblick auf das Ultralytics-Treffen in London: ein erster Einblick in YOLO27, Demos von Ultralytics Platform und eine Diskussion zu KI für Computer Vision mit NVIDIA und Arm.
Überwachung in Ultralytics Platform: Halte Bereitstellungen für Computer Vision auf Kurs
Überwache bereitgestellte KI-Modelle für Computer Vision mit Ultralytics Platform. Verfolge den Status, die Latenz, Fehler und Protokolle von Endpunkten sowie Live-Statistiken zu Vorhersagen.
Ultralytics Agents: Visuelle KI-Workflows schneller erstellen
Erstelle visuelle KI-Workflows mit Ultralytics Agents. Verbinde YOLO, Vision-Language-Modelle, Bedingungen, Datensätze und Aktionen.
Ultralytics AutoTrain: Das Training von KI-Modellen für Bildverarbeitung vereinfachen
Trainiere, vergleiche und verbessere Ultralytics YOLO-Modelle mit AutoTrain in der Ultralytics Platform – von der ersten Basisversion bis zur Bereitstellung im Produktivbetrieb.
Die wichtigsten Highlights der Ultralytics YOLO Vision 2026!
Die wichtigsten Momente der YOLO Vision 2026, bei der Ultralytics Ultralytics YOLO27 vorgestellt und AutoTrain, Agents und Monitoring auf der Ultralytics Platform präsentiert hat.
Ultralytics YOLO26 unterstützt jetzt monokulare Tiefenschätzung
Erfahre, wie die neue Tiefenschätzungsaufgabe in Ultralytics YOLO26 die Tiefe für jedes Pixel in metrischem Maßstab aus einem einzelnen RGB-Bild vorhersagt – ganz ohne Stereoanlage oder LiDAR.
Die besten Plattformen zur Bildannotation für Computer Vision
Vergleiche neun Plattformen zur Bildannotation für Computer Vision: CVAT, Encord, Label Studio, Labelbox, Roboflow, Scale AI, SuperAnnotate, Ultralytics und V7.
Automatisierte Fehlererkennung in der Fertigung: Plattformen im Vergleich
Vergleiche Plattformen zur automatisierten Fehlererkennung: Cognex, Instrumental, Keyence, Landing AI, Overview und Ultralytics – und erfahre, wie du die Modellaufgabe passend zum Fehler auswählst.
Was Computer Vision in Unternehmen kostet: Ein Rahmen für die Gesamtbetriebskosten
Ein Rahmen zur Ermittlung der Gesamtbetriebskosten von Computer Vision in Unternehmen, einschließlich Daten, Annotation, Kameras, Edge-Hardware, Training, Inferenz, Integration und erneutem Training.
Montageprüfung und Fehlervermeidung mit Computer Vision
So prüft Computer Vision Vollständigkeit, Korrektheit und Reihenfolge bei der Montage: Aufbau der Bildverarbeitungsstation, Auswahl der Modellaufgabe, SPS-Integration und Validierung.
Computer-Vision-Inferenz im großen Maßstab: Sieben Plattformen im Vergleich
Sieben Inferenzplattformen für Computer Vision im Vergleich: Azure ML, KServe, NVIDIA Triton, Roboflow, SageMaker AI, Ultralytics und Vertex AI – hinsichtlich Latenz und Skalierbarkeit.
Ultralytics YOLO Vision 2026: Alles, was du wissen musst
Sei am 13. September bei Ultralytics YOLO Vision 2026 in Shenzhen oder online dabei und erlebe neue YOLO-Modelle, Produkteinführungen, Live-Demos und praxisnahe visuelle KI.
Weniger manuell annotieren: Tools zur automatischen Annotation und zum aktiven Lernen im Vergleich
Zehn Tools zur automatischen Annotation und zum aktiven Lernen im Vergleich: CVAT, Encord, Labelbox, Lightly, Roboflow, SuperAnnotate, Ultralytics, V7 und Voxel51 FiftyOne.
So fügst du KI-Analysen zu bestehenden Überwachungskameras hinzu
Drei Möglichkeiten, einer bestehenden Kamerainfrastruktur KI-Analysen hinzuzufügen: Analyseebenen, VMS-Upgrades und selbst gehostete Modelle – und welche Einschränkungen entscheidend sind.
Den passenden Computer-Vision-Anbieter auswählen: Einkaufsleitfaden für Unternehmen
Acht Anbieter von Computer Vision aus Einkaufssicht: AWS, Azure, Cognex, Encord, Landing AI, NVIDIA, Roboflow und Ultralytics – mit Hinweisen zur Lizenzprüfung.
Verwaltete Cloud oder selbst gehostete Bereitstellung von Computer Vision
Vergleiche verwaltete Cloud- und selbst gehostete Computer-Vision-Bereitstellungen hinsichtlich Kosten, Latenz, Datengrenzen, Skalierung und Ausstiegsrisiken – mit drei Bereitstellungsmustern.
Ultralytics YOLO mit LiteRT exportieren
Erfahre, wie die neue LiteRT-Exportintegration die Inferenz mit Ultralytics YOLO in mobilen, eingebetteten und Edge-Umgebungen sowie im Browser in einem einheitlichen Format ermöglicht.
Wie Computer Vision AMR, AGV und autonome Gabelstapler steuert
Was Computer Vision zur Navigation von AMR, AGV und autonomen Gabelstaplern beiträgt, wie sich Kamera, LiDAR und Tiefeninformationen ergänzen und welche Rolle die Sicherheit spielt.
Computer Vision vom Pilotprojekt bis zum Produktivbetrieb skalieren
Sechs Entscheidungstore für den Weg von Computer Vision vom Pilotprojekt bis zum Produktivbetrieb – mit Abdeckungsmatrizen, Workflow-Validierung, Modellbetrieb und Standortbereitschaft.
Plattformen für Computer Vision in der Fertigung: YOLO, Cognex und Keyence im Vergleich
Vergleiche Plattformen für Computer Vision in der Fertigung: Cognex, Edge Impulse, Keyence, Landing AI, Roboflow und Ultralytics YOLO – hinsichtlich Eignung für Inspektion und MES.
Robotergestützte Qualitätsprüfung: Warum die vollständige Abdeckung so schwierig ist
So funktioniert robotergestützte Qualitätsprüfung: Scanplanung, Kalibrierung, Synchronisierung von Roboter und Bildverarbeitung, Zusammenführung mehrerer Ansichten, Nachweis der Abdeckung und Qualitätsdokumentation.
Alternativen zu Scale AI für die Datenannotation
Alternativen zu Scale AI für die Annotation visueller Daten: iMerit, SuperAnnotate und Ultralytics Platform im Vergleich hinsichtlich Kosten, Kontrolle, Anlaufzeit und Datenverarbeitung.
Erkennung persönlicher Schutzausrüstung und Arbeitssicherheit mit Ultralytics
Erstelle mit der Ultralytics Platform ein Modell zur Erkennung persönlicher Schutzausrüstung: Annotiere Bilder vom Standort, trainiere YOLO26, stelle das Modell in der Cloud oder am Edge bereit und überprüfe die Sicherheitsüberwachung am Arbeitsplatz.
So funktionieren Personenzählung und Belegungsanalyse in der Praxis
So funktionieren Personenzählung und Belegungsanalyse: WLAN-, ToF-, Wärmebild- und kamerabasierte Bildverarbeitungsmethoden im Vergleich, verfügbare Produkte und die Entwicklung einer eigenen Lösung.
Bildgesteuerte Robotik für Montage sowie Greifen und Platzieren
So funktioniert bildgesteuertes Greifen und Platzieren mit Sensorik, Wahrnehmung, Kalibrierung, Greifplanung, Bewegung und Fehlerbehebung – mit Entscheidungshilfe für 2D oder 3D.
Ausgelagerte oder interne Annotation: Die tatsächlichen Abwägungen
Vergleiche die Auslagerung und interne Durchführung der Computer-Vision-Annotation hinsichtlich Kosten pro nutzbarem Label, Anlaufzeit, Qualität, Sicherheit und dem Hybridmodell, für das sich die meisten Teams entscheiden.
Offsite von Ultralytics in Marokko: Team-Highlights 2026
Ein Einblick in das Firmen-Offsite von Ultralytics in Marokko: Workshops, kulturelle Erlebnisse und die Momente, die unser globales Team zusammenbringen.
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Häufig gestellte Fragen
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