Ultralytics YOLO27:
Integrazioni

Ultralytics x Paperspace: potenziare le funzionalità di rilevamento degli oggetti attraverso la partnership

Scopri Ultralytics YOLOv8 per il rilevamento degli oggetti all'avanguardia con velocità in tempo reale, ora con l'integrazione di Paperspace per addestrare facilmente i modelli.

NUNuvola Ladi3 min read
Partnership tra Ultralytics e Paperspace per l'addestramento di YOLOv8

Il rilevamento degli oggetti è fondamentale per molte applicazioni di computer vision, dai veicoli autonomi ai sistemi di sicurezza. Ultralytics YOLOv8 è un algoritmo avanzato per il rilevamento degli oggetti che raggiunge una precisione all’avanguardia operando a velocità in tempo reale, rendendolo uno strumento potente per un’ampia gamma di casi d’uso. Abbiamo creato YOLOv8 con l’obiettivo di permettere a persone e aziende di sfruttare il potenziale positivo dell’AI.

Noi di Ultralytics siamo entusiasti di annunciare la nostra nuova partnership con Paperspace, fornitore leader di infrastrutture per il machine learning. Il loro potente ambiente, Gradient, offre numerose funzionalità che ti consentono di addestrare senza sforzo i tuoi modelli YOLOv5 e YOLOv8. Paperspace Gradient ti permette di configurare un ambiente GPU gestito in pochi secondi.

Ciclo delle integrazioni di Ultralytics YOLOv8

Come iniziare con Ultralytics YOLOv8 e Paperspace#

Grazie alla nostra partnership con Paperspace, Ultralytics YOLOv8 è ora disponibile sulla sua solida infrastruttura cloud. Questo significa che puoi addestrare e distribuire rapidamente e facilmente i modelli YOLOv8 senza bisogno di hardware costoso o di processi di configurazione che richiedono molto tempo. L’infrastruttura scalabile di Paperspace ti garantisce di poter gestire anche i dataset e i carichi di lavoro di addestramento più grandi, con tutta la semplicità e la comodità di una soluzione basata sul cloud.

Noi di Ultralytics ci impegniamo a rendere la computer vision accessibile a tutti. La nostra partnership con Paperspace rappresenta un importante passo avanti verso il raggiungimento di questo obiettivo. Siamo entusiasti di continuare a collaborare per ampliare i confini di ciò che è possibile fare con la tecnologia di computer vision. Che tu sia uno sviluppatore, un ricercatore o un imprenditore, ti invitiamo a unirti a noi in questo percorso e a scoprire in prima persona la potenza di YOLOv8 e dell’infrastruttura cloud di Paperspace.

Le novità di Ultralytics YOLOv8#

YOLOv8 fa parte dell’offerta più ampia del framework Python di Ultralytics. Questo nuovo framework è stato costruito da zero integrando tutti i feedback e gli insegnamenti derivati dal nostro prodotto di grande successo, YOLOv5.

  • CLI globale
  • La nuova interfaccia a riga di comando globale ti consente di accedere facilmente ai tuoi modelli YOLO a livello di sistema. Puoi eseguire qualsiasi operazione utilizzando il comando yolo.

CLI globale di Ultralytics YOLOv8

  • API Python
  • Il nuovo framework Ultralytics dispone di un’API Python dedicata che ti permette di estendere le tue applicazioni Python con funzionalità YOLO.

API Python di Ultralytics YOLOv8

  • Nuovi modelli Ultralytics YOLOv8
  • Abbiamo lanciato il framework con nuovi modelli Ultralytics YOLOv8 che raggiungono prestazioni SOTA sul dataset COCO.

Nuovi modelli Ultralytics YOLOv8

Ulteriori dettagli sull’utilizzo, sul design e sull’architettura del modello sono disponibili nella documentazione di Ultralytics.

Utilizzare Ultralytics YOLOv8 su Paperspace Gradient#

L’integrazione di Paperspace è accessibile dal README di Ultralytics. Ti porta al notebook di Ultralytics YOLOv8 su Paperspace Gradient. Per iniziare a usare Ultralytics su Gradient, accedi semplicemente e inizia a eseguire le celle.

Repository di Ultralytics YOLOv8

Esempio di rilevamento degli oggetti con Ultralytics YOLOv8

Noi di Ultralytics collaboriamo commercialmente con altre startup per aiutarci a finanziare la ricerca e lo sviluppo dei nostri straordinari strumenti open source, così da mantenerli gratuiti per tutti. Questo articolo potrebbe contenere link di affiliazione a tali partner.

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