Ultralyticsプラットフォーム
ビジュアルワークフローでYOLOと言語モデルを連携する
YOLOを使用して詳細な確認が必要な画像を判断したり、視覚言語モデルに画像を説明させたり、選択した画像をレビュー用のデータセットに収集したりできます。
ビジュアルキャンバス上で画像、モデル、アクションを接続します
Agentsはコンピュータビジョン向けのビジュアルワークフロービルダーです。ブロックを追加し、出力を次のステップに接続し、1つの条件から複数のアクションに分岐させることができます。例えば、同じゲートから画像を保存し、Slackに通知送信できます。
- YOLO、デプロイ、言語モデル: 公式のYOLO26モデル、トレーニング済みワークスペースモデル、または準備されたPlatformデプロイを実行し、一致する画像を視覚言語モデルに送信します。
- 検出をフィルタリングするゲート: クラス数がしきい値を超えたとき、または信頼度が選択した範囲に収まったときに処理を継続します。
- Pythonの確認: 生成されたワークフローコードをいつでも開き、実行前または実行後に下書きを保存できます。
YOLOが判断し、視覚言語モデルが説明します。
最初にYOLOを実行し、一致した画像にのみ言語モデルの呼び出しコストを費やします。人物が検出されない場合、条件分岐は説明ブランチを実行せずに終了します。
- YOLO26 nanoから始める: 共有トライアルでは公式のYOLO26 nanoモデルを実行するため、数秒で小さなワークフローを試すことができます。
- プロンプトもプロバイダーも自由に選択: 視覚言語モデルとプロンプトを選択します。「設定 → APIキー」でキーを追加してください。チームワークスペースでは、ワークスペースオーナーによって追加されたキーを使用します。
- トレーニング済みモデルも利用可能: 専用の実行デプロイを選択して、トレーニング済みワークスペースモデルまたは大規模なワークフローを実行します。
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SOC 2 Type I
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ISO/IEC 27001:2022
認証済み情報セキュリティマネジメントシステム
GDPRとCCPA
グローバルなデータ保護規制に準拠
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Ultralytics Platformのテンプレートから開始します。YOLO、言語モデル、アクションを接続し、実行をクリックします。