2億枚の画像
毎日分析
500kYOLO モデル
で毎日訓練を受けている。Ultralytics
月3Mの訪問
GitHubリポジトリへ
月間1Mユーザー
Ultralytics Python パッケージ
Ultralytics YOLO をアプリケーションに統合したり、当社のコード不要ソリューションでMLモデルパイプラインを最適化します。
新興企業でも大企業でも、YOLO は、コンピュータ・ビジョンの問題に対する効率的でスケーラブルなソリューションを提供します。
新しく開発されたアルゴリズムやモデルの徹底的な評価とテストを行い、研究のための科学論文を簡単に発表することができます。
Ultralytics YOLO は、コンピュータビジョンやMLに携わる専門家にとって、正確な物体検出モデルの作成に役立つ効率的なツールである。
ML開発プロセスを簡素化し、チームメンバー間のコラボレーションを向上させます。
コンピュータ・ビジョンと物体検出を学んだり実験したり、Ultralytics YOLO を個人的なプロジェクトや学習に利用することができます。
ご自身の画像をアップロードしてAPIを使用してみてください。Ultralytics YOLO 、事前に訓練されたモデルを使用してオブジェクトを識別します。
不可能を可能にする
Ultralytics HUB で学習させたモデルは、iOSおよびAndroid用のVision AIアプリでテストすることができます。
グレン・ジョーチャー
Ultralytics 創設者兼CEO
2年間にわたる継続的な研究開発を経て、このたびUltralytics YOLOv8 をリリースする運びとなりました。このYOLO モデルは、リアルタイムの検出とセグメンテーションに新たな基準を設定し、幅広いユースケースに対応するシンプルで効果的なAIソリューションの開発を容易にします。
私たちは、アーキテクチャーのコア構造をシンプルなバージョンから堅牢なプラットフォームへと変貌させた。そして今、YOLOv8 は v8 だけでなく、あらゆるYOLO アーキテクチャをサポートするように設計されています。私たちは、ユーザーから提供されたモデル、タスク、アプリケーションをサポートすることに興奮しています。
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