18 marzo 2026
Annotare, addestrare e implementare modelli di visione artificiale pronti per la produzione in un unico ambiente di lavoro end-to-end pensato per i team che realizzano soluzioni di IA per la visione nel mondo reale.
Abbiamo creato l'ecosistema Ultralytics per rendere la visione artificiale accessibile a tutti. Milioni di sviluppatori in tutto il mondo addestrano oggi YOLO Ultralytics per alimentare una vasta gamma di applicazioni, dalle linee di ispezione nelle fabbriche ai sistemi di consegna autonomi.
Ma nel corso degli anni abbiamo continuato a ricevere lo stesso feedback dalla comunità: addestrare un modello efficace non è più il principale ostacolo nella visione artificiale. Lo è invece la sua implementazione in produzione.
Oggi cambiamo le cose. Vi presentiamo Ultralytics : la piattaforma end-to-end definitiva, progettata appositamente per accompagnare la vostra IA visiva dal dato grezzo fino all'implementazione su scala industriale nel mondo reale.
La differenza tra un ottimo modello e un ottimo prodotto
Negli ultimi dieci anni, la visione artificiale e il deep learning si sono rapidamente evoluti da ambiti di ricerca a infrastrutture fondamentali alla base di sistemi reali. Queste tecnologie sono alla base dei controlli di qualità negli stabilimenti produttivi, rendono possibile la vendita al dettaglio senza casse, guidano la robotica chirurgica e mantengono i veicoli autonomi sulla traiettoria corretta. I modelli non sono mai stati così potenti, ma il percorso da un prototipo funzionante a un sistema di produzione affidabile? È ancora più difficile di quanto dovrebbe essere.
Oggi la maggior parte dei team ricorre a una combinazione di strumenti separati per l'annotazione, la formazione, il monitoraggio degli esperimenti, l'implementazione e il monitoraggio. Ogni integrazione aumenta la complessità. Ogni passaggio di consegne rallenta lo slancio. E le settimane possono scorrere inosservate, dedicate alla gestione dell'infrastruttura anziché alla creazione dell'applicazione stessa.
Lavorando a stretto contatto con sviluppatori, startup e team aziendali della comunità della visione artificiale, sono emerse ripetutamente tre sfide:
Queste sfide ricorrenti rappresentano il principale ostacolo allo sviluppo della visione artificiale moderna e sono state, in definitiva, ciò che ci ha spinto a creare la Ultralytics . Semplificando il flusso di lavoro, dalla preparazione dei dati alla distribuzione, e collegando le fasi chiave dello sviluppo della visione artificiale, consentiamo ai team di passare più agevolmente da modelli promettenti a sistemi di IA per la visione applicati nel mondo reale.
Ultralytics riunisce tutte le fasi del flusso di lavoro della visione artificiale, dalla gestione dei dati all'annotazione, dall'addestramento dei modelli alla distribuzione e al monitoraggio. Il tutto in un unico spazio di lavoro integrato, per ridurre la complessità e accelerare il percorso dall'idea alla realizzazione.
Carica le tue immagini o i tuoi video. Etichettali con gli strumenti di annotazione integrati. Addestra modelli come Ultralytics direttamente sulla piattaforma. Distribuisci a livello globale. Monitora le prestazioni in tempo reale. Ogni fase si collega alla successiva, così puoi concentrarti sullo sviluppo della tua applicazione invece che sulla gestione dell'infrastruttura.
Trasformare un'idea di visione artificiale in un sistema funzionante comporta diverse fasi, dalla preparazione dei dati all'esecuzione dei modelli in produzione. Ultralytics organizza questo processo in una pipeline chiara e semplice che ti aiuta a passare con facilità da un concetto iniziale a un modello implementato.
L'etichettatura dei dati è sempre stata una delle fasi più dispendiose in termini di tempo in qualsiasi progetto di visione artificiale. Ultralytics rende questo processo notevolmente più veloce ed è progettata per adattarsi alle vostre esigenze, indipendentemente da dove si trovino i vostri dati.
Puoi caricare immagini non elaborate, video o archivi di set di dati, importare set di dati già etichettati in COCO YOLO COCO oppure clonare set di dati pubblici condivisi dalla Ultralytics . Che tu stia partendo da zero o basandoti su lavori già esistenti, i tuoi dati sono pronti all'uso non appena vengono caricati sulla piattaforma.
Se le tue immagini o i tuoi video non sono ancora etichettati, l'editor di annotazioni integrato ti permette di farlo in modo molto più rapido. Supporta tutte le principali attività di visione artificiale, dal rilevamento di oggetti e la segmentazione di istanze alla stima della posa, al rilevamento di bounding box orientati (OBB) e alla classificazione delle immagini, con strumenti progettati per garantire sia velocità che precisione.
La funzionalità di spicco in questo caso è l'annotazione intelligente SAM . Utilizzando il Segment Anything Model 3 (SAM ), è possibile generare maschere precise, riquadri di delimitazione o riquadri orientati semplicemente cliccando su un oggetto e perfezionando il tracciato con pochi punti. Ciò che prima richiedeva ore di tracciamento manuale ora richiede solo pochi minuti, consentendo ai team di creare set di dati di alta qualità a un ritmo che si adatta alla loro velocità di sviluppo.
Modelli di scheletro delle pose, scorciatoie da tastiera, gestione delle classi in linea e supporto per le operazioni di annullamento e ripetizione completano un'esperienza di annotazione pensata per mantenerti immerso nel lavoro.
Una volta etichettati i dati, basta un clic per avviare l'addestramento. Ultralytics , YOLO11e l'intera famiglia diYOLO Ultralytics YOLO sono supportati in modo nativo e possono essere addestrati direttamente sulla piattaforma utilizzando unità di elaborazione grafica (GPU) cloud oppure su hardware locale, trasmettendo in streaming le metriche alla piattaforma.
Scegli tra un'ampia gamma di GPU cloud, tra cui RTX 4090, RTX PRO 6000, NVIDIA , H100 e altre ancora, oppure esegui l'addestramento sul tuo hardware locale trasmettendo in streaming i dati in tempo reale alla piattaforma. Ogni esperimento viene automaticamente organizzato in progetti che raggruppano i modelli correlati, rendendo semplice track i diversi set di dati, parametri e configurazioni influenzano i risultati e identificare i modelli più efficaci.
Monitora l'andamento delle curve di perdita, della precisione, del richiamo e della precisione media (mAP) di epoca in epoca. Analizza le matrici di confusione e le curve di precisione-richiamo per capire esattamente in quali ambiti il tuo modello funziona bene e dove può migliorare. Confronta più esecuzioni affiancate per individuare la configurazione che offre i risultati migliori.
Ultralytics gestisce inoltre automaticamente le fasi chiave del ciclo di addestramento. Durante l'addestramento vengono salvati dei checkpoint, che conservano sia il modello con le migliori prestazioni sia i pesi finali addestrati. I modelli preaddestrati possono essere ottimizzati direttamente all'interno della piattaforma, mentre i modelli addestrati possono essere caricati o scaricati per essere utilizzati in altri ambienti, garantendo ai team la massima flessibilità su come e dove lavorare.
Nessuna infrastruttura da configurare. Nessun servizio separato di monitoraggio degli esperimenti da impostare. Solo un percorso chiaro ed efficiente dai dati etichettati a un modello addestrato e pronto per l'uso nel mondo reale.
Un modello ben addestrato richiede un percorso altrettanto efficace verso la produzione. Ultralytics offre proprio questo.
Inizia verificando i risultati di inferenza del tuo modello direttamente nel browser. Una volta che ti senti sicuro dei risultati, effettua la distribuzione in 43 regioni globali con endpoint dedicati che si adattano automaticamente alla domanda, ciascuno dotato di un endpoint API unico pronto per l'integrazione nelle tue applicazioni.
Che tu debba implementare i modelli nel cloud o eseguirli su dispositivi edge, la Ultralytics offre opzioni flessibili pensate per entrambi gli scenari. TuttiYOLO Ultralytics sono ottimizzati in modo nativo per funzionare in modo efficiente in diversi ambienti, garantendo prestazioni affidabili anche su hardware edge con risorse di calcolo limitate. Per i team che devono eseguire modelli al di fuori della piattaforma, Ultralytics l'esportazione in 17 formati convalidati, tra cui ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite e OpenVINO, in modo che i vostri modelli funzionino in modo nativo su servizi cloud, dispositivi mobili, sistemi edge e altro ancora.
Una volta che i modelli sono attivi, il monitoraggio integrato nella dashboard delle distribuzioni offre una visibilità completa sulle prestazioni in produzione: volume delle richieste, metriche di latenza, tassi di errore, integrità degli endpoint e registri dettagliati. È inoltre possibile esaminare i registri, verificare lo stato di integrità degli endpoint e track nel tempo per garantire che i sistemi di visione artificiale funzionino in modo affidabile in produzione e individuare opportunità di ottimizzazione delle prestazioni.
Inizia oggi stesso oppure consulta la Ultralytics per scoprire più nel dettaglio le funzionalità della piattaforma.
Man mano che approfondirai la conoscenza della Ultralytics , ti renderai subito conto che il suo obiettivo va oltre la semplice fornitura di strumenti per la creazione di sistemi di visione artificiale. In sostanza, la piattaforma è stata progettata per rendere lo sviluppo dell'intelligenza artificiale applicata alla visione più accessibile e intuitivo per una comunità più ampia.
In passato, la creazione e l'implementazione di sistemi di intelligenza artificiale richiedevano infrastrutture specializzate, strumenti complessi e ingenti investimenti iniziali. Anche quando è diventato più facile addestrare modelli potenti, il flusso di lavoro correlato – gestione dei set di dati, esecuzione di esperimenti, implementazione dei modelli e manutenzione dell'infrastruttura – rimaneva di difficile accesso per i singoli e i team più piccoli.
Ultralytics abbassa queste barriere riunendo l'intero flusso di lavoro dell'IA visiva in un unico ambiente, rendendo al contempo facile iniziare a utilizzarla. I nuovi utenti possono iniziare a sperimentare la piattaforma grazie al piano gratuito, che include crediti di registrazione per l'addestramento su cloud e l'accesso a funzionalità fondamentali quali la gestione dei set di dati, gli strumenti di annotazione, l'addestramento dei modelli e l'esportazione dei modelli.
Man mano che i progetti crescono, gli utenti o i clienti aziendali possono espandere le proprie capacità acquistando crediti aggiuntivi e piani di piattaforma che sbloccano maggiori risorse di calcolo, spazio di archiviazione, funzionalità di collaborazione e capacità di implementazione. Questo approccio flessibile consente a sviluppatori, ricercatori, startup e aziende di iniziare in piccolo, sperimentare liberamente ed espandere il proprio utilizzo man mano che i loro sistemi di visione artificiale passano alla fase di produzione.
Grazie alla combinazione di un flusso di lavoro completo di visione artificiale con un modello di prezzi accessibile, la Ultralytics consente a un numero maggiore di persone di sviluppare, testare e implementare applicazioni di intelligenza artificiale per la visione nel mondo reale.
Ultralytics riunisce l'intero ciclo di vita dell'IA visiva in un unico potente ambiente di lavoro, accelerando il passaggio dai dati grezzi a sistemi di IA visiva pronti per la produzione. Grazie agli strumenti integrati per l'annotazione, l'addestramento, l'implementazione e il monitoraggio, i team possono sviluppare e implementare modelli quali Ultralytics , Ultralytics YOLO11, Ultralytics YOLOv8 e Ultralytics YOLOv5 gestire infrastrutture complesse.
Che tu stia sperimentando il tuo primo modello o implementando l'intelligenza artificiale per la visione su larga scala, la piattaforma è progettata per supportarti in ogni fase del percorso.
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