記事
Ultralytics YOLO
Ultralytics YOLO26が単眼深度推定に対応
Ultralytics YOLO26の新しい深度推定タスクが、ステレオリグやLiDARなしで、単一のRGB画像からピクセル単位のメートルスケール深度を予測する仕組みをご紹介します。
Integrations
LiteRTでUltralytics YOLOをエクスポートする
新しいLiteRTエクスポート統合により、Ultralytics YOLOの推論をモバイル、組み込み、エッジ、ブラウザー環境へ単一の統合フォーマットで提供する方法をご紹介します。
Events
Ultralyticsモロッコオフサイト：2026年チームハイライト
モロッコで開催されたUltralytics社内オフサイトの様子をご紹介します。ワークショップ、文化体験、そしてグローバルチームを結び付ける瞬間をお届けします。
Events
CVPR 2026におけるUltralyticsの主なハイライト
Denverで開催されたCVPR 2026で、Ultralyticsが展示、研究発表、グローバルなコンピュータービジョンコミュニティとの交流を行った際の主なハイライトを振り返ります。
Integrations
Ultralytics YOLOがDEEPXと提携：フィジカルAI向けエッジAI推論
新しいDEEPXエクスポート統合により、Ultralytics YOLOの推論をNPU搭載エッジAIハードウェアで実行する方法をご紹介します。
Events
PyTorch Conference 2025におけるUltralyticsの主なハイライト
PyTorch Conference 2025でのUltralyticsの活動を振り返ります。Ultralytics YOLOモデルを紹介し、新しいExecuTorch統合を取り上げました。
Guides
Human-in-the-loop機械学習（HITL）を解説
Human-in-the-loop機械学習（HITL）について紹介します。HITLとは何か、人間の知能が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仕組みを学びます。
Guides
可視化によるコンピュータービジョンアプリケーションの強化
Ultralytics Pythonパッケージを使用して、コンピュータービジョンアプリケーションのデータを理解しやすいグラフに変換し、より深い洞察を得る方法を解説します。
Vision AI
鉄道運用におけるコンピュータービジョンのアプリケーション
鉄道運用におけるコンピュータービジョンが、リアルタイムモニタリングと自動検査を通じて安全性、保守、効率を向上させる方法をご紹介します。
Guides
方向付きバウンディングボックス（OBB）検出とは？
方向付きバウンディングボックス（OBB）検出が、実世界のさまざまな用途で画像内の回転した物体を正確に識別し、物体検出を強化する仕組みをご紹介します。
Ultralytics YOLO
Ultralyticsの統合機能がワークフローを強化する方法
YOLO統合によってコンピュータービジョンのワークフローを効率化する方法をご紹介します。統合の種類と、モデルのトレーニングおよびデプロイにおけるメリットをご確認いただけます。
Vision AI
AR技術の進歩とMetaのOrionグラスを探る
拡張現実とその用途に加え、Metaの新しいOrion ARグラスと、没入型体験の可能性について学びます。