200 मिलियन चित्र
हर दिन विश्लेषण किया
500 हजार YOLO मॉडल
के साथ दैनिक प्रशिक्षित Ultralytics
3M एक महीने का दौरा करता है
हमारे GitHub रिपॉजिटरी के लिए
एक महीने में 1M उपयोगकर्ता
Ultralytics Python पैकेज
एकीकृत Ultralytics YOLO अपने अनुप्रयोगों में या हमारे नो-कोड समाधान के साथ एमएल मॉडल पाइपलाइन को ओप्रिमाइज़ करें।
कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप एक महत्वाकांक्षी स्टार्ट-अप हैं या एक बड़े उद्यम हैं - YOLO कंप्यूटर दृष्टि समस्याओं के लिए कुशल और स्केलेबल समाधान प्रदान करता है।
नव विकसित एल्गोरिदम और मॉडल के गहन मूल्यांकन और परीक्षण का संचालन करें और अपने शोध के लिए वैज्ञानिक पत्रों को आसानी से प्रकाशित करें।
Ultralytics YOLO कंप्यूटर दृष्टि और एमएल में काम करने वाले पेशेवरों के लिए एक कुशल उपकरण है जो सटीक ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल बनाने में मदद कर सकता है।
एमएल विकास प्रक्रिया को सरल बनाएं और हमारे नो-कोड प्लेटफॉर्म का उपयोग करके टीम के सदस्यों के बीच सहयोग में सुधार करें।
कंप्यूटर दृष्टि और वस्तु का पता लगाने, या उपयोग के साथ सीखें और प्रयोग करें Ultralytics YOLO व्यक्तिगत परियोजनाओं और सीखने के लिए।
अपनी खुद की छवि अपलोड करके हमारे एपीआई का उपयोग करें और देखें Ultralytics YOLO हमारे पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करके वस्तुओं की पहचान करता है
असंभव को संभव कर रहे हैं ..
एक बार प्रशिक्षित होने के बाद Ultralytics HUB, आप iOS और Android के लिए हमारे Vision AI ऐप में अपने मॉडल का परीक्षण कर सकते हैं
ग्लेन जोचर
Ultralytics संस्थापक और सीईओ
2 साल के निरंतर अनुसंधान और विकास के बाद, हम की रिहाई की घोषणा करने के लिए उत्साहित हैं Ultralytics YOLOv8. यहन YOLO मॉडल वास्तविक समय का पता लगाने और विभाजन में एक नया मानक निर्धारित करता है, जिससे उपयोग के मामलों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सरल और प्रभावी एआई समाधान विकसित करना आसान हो जाता है।
हमने आर्किटेक्चर की मुख्य संरचना को एक साधारण संस्करण से एक मजबूत मंच में बदल दिया है। और अब YOLOv8 किसी का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है YOLO वास्तुकला, न केवल v8। हम उपयोगकर्ता-योगदान वाले मॉडल, कार्यों और अनुप्रयोगों का समर्थन करने के लिए उत्साहित हैं।
GitHub पर रिपॉजिटरी को स्टार करें
