記事
Ultralytics YOLO
Ultralytics YOLO26が単眼深度推定をサポートするようになりました
Ultralytics YOLO26の新しい深度推定タスクが、ステレオカメラやLiDARを必要とせず、1枚のRGB画像からピクセル単位のメートル単位の深度を予測する仕組みを学びます。
Integrations
Ultralytics YOLOをLiteRTにエクスポートする
新しいLiteRTエクスポート統合によって、Ultralytics YOLOの推論をモバイル、組み込み、エッジ、ブラウザ環境で単一の統一されたフォーマットで利用する方法を学びます。
Events
Ultralyticsモロッコオフサイト：2026年のチームハイライト
モロッコで開催されたUltralyticsの社外オフサイトミーティングの様子をご紹介します。ワークショップや文化体験など、グローバルなチームの絆を深める特別なひとときを振り返ります。
Events
CVPR 2026におけるUltralyticsの主要なハイライト
デンバーで開催されたCVPR 2026におけるUltralyticsのハイライトを振り返ります。当社は展示や研究発表を行い、グローバルなコンピュータビジョンコミュニティと交流しました。
Integrations
Ultralytics YOLOがDEEPXと提携：フィジカルAIに向けたエッジAI推論
新しいDEEPXエクスポート統合により、NPU搭載エッジAIハードウェアでUltralytics YOLO推論を実現する方法を解説します。
Events
PyTorch Conference 2025におけるUltralyticsの主要ハイライト
Ultralytics YOLOモデルを紹介し、新しいExecuTorch統合を強調した、PyTorch Conference 2025でのUltralyticsの時間を振り返ります。
Guides
Human-in-the-loop（HITL）機械学習の解説
Human-in-the-loop（HITL）機械学習について探求しましょう。HITLとは何か、人間の知性がどのようにAIを導き、モデルの精度を向上させ、アクティブラーニングを促進するのかを学びます。
Guides
可視化によるコンピュータビジョンアプリケーションの強化
より良い洞察を得るために、Ultralytics Pythonパッケージを使用して、コンピュータビジョンアプリケーションからのデータを理解しやすいグラフに変換する方法を学びます。
Vision AI
鉄道業務におけるコンピュータビジョンの応用
鉄道業務におけるコンピュータビジョンが、リアルタイムモニタリングと自動検査を通じて、どのように安全性、メンテナンス、効率を向上させているかをご覧ください。
Guides
指向性バウンディングボックス（OBB）検出とは何か？
指向性バウンディングボックス（OBB）検出が、実世界のアプリケーションにおいて画像内の回転したオブジェクトを正確に識別することで、どのように物体検出を強化するかを探求します。
Ultralytics YOLO
Ultralytics統合がワークフローをいかに強化できるか
YOLOの統合がコンピュータビジョンのワークフローをどのように合理化できるかをご覧ください。モデルのトレーニングとデプロイメントのための統合の種類とその利点を探ります。
Vision AI
AR技術の進歩とMetaのOrionグラスの探求
拡張現実（AR）とそのアプリケーション、そしてMetaの新しいOrion ARグラスとそれがもたらす没入型体験の可能性について学びましょう。