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Aus dem Blog

Ultralytics Offsite in Marokko: Team-Highlights 2026

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Ein Einblick in das Ultralytics Team-Offsite in Marokko. Workshops, kulturelle Erlebnisse und die Momente, die unser globales Team zusammenbringen.
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Die wichtigsten Highlights von Ultralytics vom Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology Day 2026

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Ein Rückblick auf Ultralytics beim Qualcomm x Extreme Vision Edge AI Developer Day 2026: Demos, Highlights und Gespräche von der Veranstaltung.
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Beschleunigung von Ultralytics YOLO26 mit OpenVINO auf Intel Core Ultra Series 3 (Panther Lake)

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Erfahre, wie du Ultralytics YOLO26-Modelle in das OpenVINO-Format exportierst und die Inferenz auf Intel-Hardware, einschließlich CPU, GPU und NPU, beschleunigst.
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Die wichtigsten Highlights von Ultralytics auf der CVPR 2026

Die wichtigsten Highlights von Ultralytics auf der CVPR 2026

Wirf einen Blick zurück auf die wichtigsten Highlights von Ultralytics während der CVPR 2026 in Denver, wo wir ausgestellt, unsere Forschung präsentiert und uns mit der globalen Computer-Vision-Community vernetzt haben.
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Ultralytics’ first community meetup in Shenzhen, China

Das China-Community-Meetup von Ultralytics: Das Land mit dem weltweit höchsten Interesse an maschinellem Lernen

Highlights vom ersten Shenzhen-Meetup von Ultralytics: Die Entwicklung von YOLO zu einer umfassenden Computer-Vision-Plattform und was als Nächstes für Chinas KI-Community ansteht.
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Alexis Schnitger and Abi Anderson at Embedded Vision Summit 2026

Die wichtigsten Highlights von Ultralytics auf dem Embedded Vision Summit 2026

Begleite uns bei einem Rückblick auf die Zeit von Ultralytics beim Embedded Vision Summit 2026, wo wir Ultralytics YOLO26 vorgestellt und uns mit der KI-Community in Santa Clara vernetzt haben.
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Lisa Su on stage at the AMD Dev Day event in Shanghai

Ultralytics auf dem AMD Dev Day Shanghai: Lokale KI trifft auf agentische Systeme

Ultralytics teilt Erkenntnisse vom AMD Dev Day Shanghai zum Thema AMD AI: lokale KI-Bereitstellung, agentische Systeme, ROCm und die Ryzen AI Max 395.
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Ultralytics YOLO and DEEPX edge AI inference for Physical AI

Ultralytics YOLO kooperiert mit DEEPX: Edge-KI-Inferenz für physische KI

Erfahre, wie die neue DEEPX-Exportintegration die Ultralytics YOLO-Inferenz auf NPU-gestützte Edge-KI-Hardware bringt.
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Exporting Ultralytics YOLO models on Ultralytics Platform

So exportierst du Ultralytics YOLO-Modelle mit der Ultralytics Platform

Exportiere Vision-KI-Modelle ganz einfach mit der Ultralytics Platform. Entdecke, wie du Modelle mit wenigen Klicks für Edge-, Mobil- und Cloud-Bereitstellungen vorbereitest.
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Detecting unsafe pallet stacking in a warehouse with Ultralytics YOLO26

Erkennen von unsicherem Stapeln von Paletten mit Ultralytics YOLO26

Erfahre, wie Ultralytics YOLO26 eingesetzt werden kann, um unsicheres Stapeln von Paletten in Lagern zu erkennen, was zur Verbesserung der Sicherheit, Risikominimierung und Aufrechterhaltung effizienter Abläufe beiträgt.
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Polygon annotation with Ultralytics Platform

Ein Leitfaden zur Polygon-Annotation mit der Ultralytics Platform

Entdecke die Polygon-Annotation, wie sie präzise Objektsegmentierung ermöglicht und wie du mit der Ultralytics Platform ganz einfach Annotationen erstellst.
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Pablo Karnbaum, our Sales Director, at Hannover Messe 2026 in Germany

Die wichtigsten Highlights von Ultralytics auf der Hannover Messe 2026 in Deutschland

Begleite uns beim Rückblick auf die Zeit von Ultralytics auf der Hannover Messe 2026 in Deutschland, wo wir zeigten, wie Ultralytics YOLO-Modelle industrielle KI-Lösungen antreiben.
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PyTorch vs TensorFlow for computer vision projects

Die Wahl zwischen PyTorch und TensorFlow für Computer-Vision-Projekte

Finde heraus, wie PyTorch und TensorFlow im Vergleich für Computer-Vision-Projekte abschneiden und welches Framework am besten zu deinem Vision-Workflow passt.
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Supervised vs unsupervised learning in computer vision

Erkundung von überwachtem vs. unüberwachtem Lernen in der Computer Vision

Erfahre die Unterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen im Bereich Computer Vision und wie du den richtigen Ansatz für deine Daten und Projektziele wählst.
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Planogram compliance detection on a retail shelf with Ultralytics YOLO26

Verwendung von Ultralytics YOLO26 zur Planogramm-Compliance-Erkennung

Erfahre, wie du ein Planogramm-Compliance-System mit Vision-KI-Modellen wie Ultralytics YOLO26 erstellst, um falsch platzierte Produkte zu erkennen und Regalkontrollen im Einzelhandel zu automatisieren.
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Monitoring deployed computer vision models on Ultralytics Platform

Überwachung bereitgestellter Computer-Vision-Modelle auf der Ultralytics Platform

Entdecke, wie du Computer-Vision-Modelle in der Produktion mit der Ultralytics Platform überwachst. Verfolge Metriken, erkenne Probleme und verbessere die Zuverlässigkeit.
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Camera-based vision inspection system on a production line

Baue ein kamerabasiertes System zur visuellen Inspektion ohne KI-Expertenwissen

Finde heraus, wie du mit der Ultralytics Platform ein kamerabasiertes Bildverarbeitungssystem ohne KI-Expertenwissen aufbaust – von der Labeling-Phase bis zur Bereitstellung.
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Comparing Ultralytics YOLO26, YOLO11, and YOLOv8 models

Ultralytics YOLO26 vs YOLO11 vs YOLOv8: Welches solltest du verwenden?

Entdecke den Vergleich zwischen Ultralytics YOLO26, Ultralytics YOLO11 und Ultralytics YOLOv8 und finde heraus, welches Computer-Vision-Modell du für deine Projekte wählen solltest.
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Picking a cloud GPU for vision AI training on Ultralytics Platform

So wählst du eine Cloud-GPU für Vision-KI-Training auf der Ultralytics Platform

Erfahre, wie du auf der Ultralytics Platform die richtige Cloud-GPU für das Training von Computer-Vision-Modellen auswählst, basierend auf Faktoren wie Datengröße, Modellkomplexität und Kosten.
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Dedicated inference endpoints vs shared inference for deployment

Dedizierte Inferenz-Endpunkte vs. geteilte Inferenz für die Bereitstellung

Erfahre, wann du dich für dedizierte Inferenz-Endpunkte auf der Ultralytics Platform entscheiden solltest, um eine skalierbare Vision-KI-Bereitstellung mit niedriger Latenz gegenüber einer geteilten Inferenz zu erhalten.
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How Ultralytics Platform uses AI to automate annotation

Wie die Ultralytics Platform KI zur Automatisierung von Annotationen nutzt

Entdecke, wie die Ultralytics Platform KI nutzt, um Annotationen zu automatisieren, große Datensätze zu verwalten, die Konsistenz zu verbessern und die Computer-Vision-Entwicklung zu beschleunigen.
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Bringing Ultralytics YOLO models to Axelera AI hardware for edge AI

Ultralytics YOLO-Modelle auf Axelera AI-Hardware für Edge-KI bringen

Informiere dich über die neue Exportintegration, die vom Ultralytics Python-Paket in Zusammenarbeit mit Axelera AI für effiziente High-Performance Edge-KI unterstützt wird.
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Smart dataset management in computer vision with Ultralytics Platform

Intelligente Datenverwaltung in der Computer Vision mit der Ultralytics Platform

Erfahre, wie du die Ultralytics Platform für eine bessere Datenverwaltung in deinen Computer-Vision-Projekten nutzen kannst. Verfolge, vergleiche und verbessere deine Datensätze mit Leichtigkeit.
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Reasons why computer vision models fail in production

5 Gründe, warum Computer-Vision-Modelle in der Produktion scheitern

Lerne, warum Computer-Vision-Modelle in der Produktion scheitern – von Dateninkonsistenzen bis hin zu Latenz – und wie Teams die Modellleistung in realen Vision-KI-Systemen verbessern können.
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Best object detection models for iOS apps on Apple Silicon chips

Die besten Objekterkennungsmodelle für iOS-Apps auf Apple Silicon Chips

Baue intelligentere iOS-Apps mit den besten Objekterkennungsmodellen. Erfahre, welche Modelle auf iOS-Geräten wie dem iPhone und iPad eine schnelle, präzise Echtzeit-Performance liefern.
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Deploying computer vision models with Ultralytics Platform

Wie die Ultralytics Platform die Bereitstellung von Computer-Vision-Modellen vereinfacht

Sieh dir an, wie die Ultralytics Platform alles vereint, was für die Bereitstellung von Computer-Vision-Modellen benötigt wird – vom Testen bis hin zu produktionsreifen APIs.
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Training YOLO models faster with Ultralytics Platform

Trainiere YOLO-Modelle schneller mit der Ultralytics Platform

Finde heraus, wie du YOLO-Modelle schneller mit der Ultralytics Platform trainierst, einer End-to-End-Umgebung, die entwickelt wurde, um den Weg von der Datenerfassung bis zur Bereitstellung zu beschleunigen.
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Deploying computer vision models to any region with Ultralytics Platform

Ultralytics Platform: Bereitstellung von Computer-Vision-Modellen in beliebigen Regionen

Erfahre, wie du deine Computer-Vision-Modelle mit der Ultralytics Platform für eine skalierbare, schnelle und flexible KI-Bereitstellung in jeder Region bereitstellen kannst.
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Image annotation editor in the Ultralytics Platform

Optimierung der Bildannotation mit der Ultralytics Platform

Erfahre alles, was du über Bildannotation mit der Ultralytics Platform wissen musst, sowie über ihre integrierten Tools zum Labeln von Datensätzen, Verwalten von Annotationen und Vorbereiten von Daten für Modelle.
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Ultralytics Platform combining five computer vision tools in one

Ultralytics Platform: Fünf Tools, eine Computer-Vision-Plattform

Entdecke, wie die Ultralytics Platform fünf Tools durch eine einzige Computer-Vision-Plattform für Annotation, Modelltraining, Tests und Bereitstellung ersetzt.
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Die wichtigsten Highlights von Ultralytics auf der CVPR 2026

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Häufig gestellte Fragen

  • Ja. Über den Standardsupport hinaus bietet Ultralytics kundenspezifische Ingenieurdienstleistungen für Teams an, die praktische Hilfe bei der Integration von YOLO in Web-, Mobil- oder Cloud-Produkte benötigen. Dies umfasst Modelltraining, Deployment-Architektur und maßgeschneiderte Lösungen. Kontaktiere das Vertriebsteam, um deine Anforderungen zu besprechen und ein Angebot zu erhalten.

  • Bei Fehlern mit dem Open-Source YOLO-Paket erstelle ein Issue auf GitHub. Für Probleme, die spezifisch für die Ultralytics Platform sind, wie Trainingsaufträge, Deployments oder Abrechnung, verwende das Feedback-Formular innerhalb der Plattform oder wende dich an deinen dedizierten Support-Kanal, wenn du einen Enterprise-Plan hast.

  • Für Community-Support variieren die Antwortzeiten je nach Aktivität im Forum und auf GitHub, obwohl unser Team versucht, auf GitHub-Issues innerhalb von 24 Stunden zu antworten. Enterprise-Kunden erhalten garantierte Antwortzeiten, die in einem vertraglichen SLA definiert sind und auf die Größe und Bedürfnisse ihrer Organisation zugeschnitten sind.

  • Enterprise-Kunden erhalten einen festen SE/CSM, einen dedizierten Slack-Kanal, ein vertragliches SLA, SE-Enablement-Stunden, strukturiertes Onboarding mit Meilensteinen, Projekt-Enablement-Support und vierteljährliche Geschäftsberichte. Es ist für Organisationen konzipiert, die Ultralytics im großen Maßstab betreiben und vom ersten Tag an einen direkten Draht zu unserem Team benötigen. Kontaktiere den Vertrieb, um zu besprechen, was für deine Organisation das Richtige ist.

  • Free- und Pro-Pläne beinhalten Zugang zum Community-Support, unserem aktiven Forum, in dem du Fragen stellen, Projekte teilen und Antworten von anderen Entwicklern und dem Ultralytics-Team erhalten kannst. Du hast außerdem vollen Zugriff auf die Ultralytics-Dokumentation, GitHub und Video-Tutorials, die alles von der Annotation bis zur Bereitstellung abdecken.