Ultralytics YOLO27:
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Abirami Vina

コンテンツクリエイター · Ultralytics

コンピュータービジョンエンジニアとしてキャリアを開始したAbirami Vinaは、ビジョンAIと機械学習の確かな基盤を築きました。Ultralyticsのコンテンツクリエイターであり、Scribe of AIの創設者兼チーフライターとして、AIに注力する企業向けに高品質な技術コンテンツを制作しています。AIを分かりやすく魅力的なものにしたいという情熱を原動力に、最先端技術と現実世界への影響の隔たりを埋める仕事に取り組んでいます。

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記事

Intel Core Ultra Series 3（Panther Lake）上のOpenVINOによるUltralytics YOLO26の高速化
Integrations
Intel Core Ultra Series 3（Panther Lake）上のOpenVINOによるUltralytics YOLO26の高速化
Ultralytics YOLO26モデルをOpenVINO形式にエクスポートし、CPU、GPU、NPUを含むIntelハードウェア全体で推論を高速化する方法をご紹介します。
Alexis Schnitger and Abi Anderson at Embedded Vision Summit 2026
Events
Embedded Vision Summit 2026におけるUltralyticsの主なハイライト
Embedded Vision Summit 2026でUltralytics YOLO26を紹介し、サンタクララのAIコミュニティと交流したUltralyticsの活動を振り返ります。
Exporting Ultralytics YOLO models on Ultralytics Platform
Ultralytics Platform
Ultralytics Platformを使用してUltralytics YOLOモデルをエクスポートする方法
Ultralytics Platformを使用してビジョンAIモデルを簡単にエクスポートします。数回のクリックでエッジ、モバイル、クラウドデプロイ向けにモデルを準備する方法をご紹介します。
Detecting unsafe pallet stacking in a warehouse with Ultralytics YOLO26
Ultralytics YOLO
Ultralytics YOLO26による危険なパレット積みの検出
Ultralytics YOLO26を使用して倉庫内の危険なパレット積載を検出し、安全性を向上させ、リスクを軽減し、効率的な運用を維持する方法をご紹介します。
Polygon annotation with Ultralytics Platform
Ultralytics Platform
Ultralytics Platformでのポリゴンアノテーションガイド
ポリゴンアノテーションについて、その仕組みによってオブジェクトセグメンテーションを正確に行える理由、そしてUltralytics Platformでアノテーションを簡単に作成する方法をご紹介します。
Pablo Karnbaum, our Sales Director, at Hannover Messe 2026 in Germany
Events
ドイツで開催されたHannover Messe 2026におけるUltralyticsの主なハイライト
ドイツで開催されたHannover Messe 2026において、Ultralytics YOLOモデルが産業用AIソリューションを支える仕組みをご紹介したUltralyticsの活動を振り返ります。
PyTorch vs TensorFlow for computer vision projects
Guides
コンピュータービジョンプロジェクトでPyTorchとTensorFlowのどちらを選ぶか
コンピュータービジョンプロジェクトにおけるPyTorchとTensorFlowの違いを比較し、どちらのフレームワークがビジョンワークフローに最適かをご確認ください。
Supervised vs unsupervised learning in computer vision
Guides
コンピュータービジョンにおける教師あり学習と教師なし学習を探る
コンピュータービジョンにおける教師あり学習と教師なし学習の違い、およびデータとプロジェクトの目標に適したアプローチの選び方を学びます。
Planogram compliance detection on a retail shelf with Ultralytics YOLO26
Ultralytics YOLO
プラノグラム遵守検出にUltralytics YOLO26を使用する
Ultralytics YOLO26などのビジョンAIモデルを使用して、配置ミスの商品を検出し、小売棚のチェックを自動化するプラノグラム遵守システムの構築方法を学びます。
Monitoring deployed computer vision models on Ultralytics Platform
Ultralytics Platform
Ultralytics Platformでデプロイ済みコンピュータービジョンモデルを監視する
Ultralytics Platformで本番環境のコンピュータービジョンモデルを監視する方法をご紹介します。メトリクスを追跡し、問題を検出して、信頼性を向上させます。
Camera-based vision inspection system on a production line
Guides
AIの専門知識なしでカメラベースのビジョン検査システムを構築する
Ultralytics Platformを使用して、ラベリングからデプロイまで、AIの専門知識がなくてもカメラベースのビジョン検査システムを構築する方法をご確認ください。
Comparing Ultralytics YOLO26, YOLO11, and YOLOv8 models
Ultralytics YOLO
Ultralytics YOLO26とYOLO11、YOLOv8の比較：どれを使うべきか？
Ultralytics YOLO26、Ultralytics YOLO11、Ultralytics YOLOv8を比較し、プロジェクトに選ぶべきコンピュータービジョンモデルを見つけます。