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Configuração do treinamento, erros de GPU e CUDA e como melhorar a precisão
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Formatos de exportação, implantação na borda e na nuvem e inferência
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Fluxos de trabalho visuais com YOLO, modelos de linguagem e visão, condições e alertas
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Como escolher um modelo, modos de predição e guias de arquitetura
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Configuração do SDK, referência da REST API e ajuda com integrações
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Melhores ferramentas de dados sintéticos para treinamento em visão computacional
Ferramentas de dados sintéticos para visão computacional comparadas por método: simulação 3D, modelos generativos e aumento de dados, e como testá-las com Ultralytics YOLO.
Ultralytics no AMD Embedded AI Working Group em Dublin
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Como escolher um VLM para anotação automática usando precisão e revocação
Escolhe um VLM para anotação automática com base em precisão e revocação: que modelos deixam menos caixas excedentes, quais deixam passar menos objetos e como testar com os teus próprios dados.
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ONNX Runtime vs TensorRT para inferência em visão computacional: velocidade e precisão medidas do Ultralytics YOLO26 em 19 GPUs NVIDIA e como escolher.
Detecção da falta de EPI: treine o Ultralytics YOLO com o Construction-PPE
Veja como o Construction-PPE rotula a ausência de capacetes, coletes e luvas e, em seguida, treine o Ultralytics YOLO para detectar a falta de EPI nas câmeras do seu próprio local.
Guia de conjuntos de dados de deteção de drones: treina o Ultralytics YOLO com UAVs minúsculos
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IA em conformidade com a HIPAA para imagens médicas: o que um BAA abrange e como treinar com dados de pacientes
Descubra o que a IA em conformidade com a HIPAA exige para imagens médicas, o que um BAA da Ultralytics abrange e como anotar, treinar e implantar usando dados de pacientes.
Melhores modelos de estimativa de profundidade: como escolher
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Como migrar modelos Ultralytics YOLO do W&B para a Ultralytics Platform
Importe modelos Ultralytics YOLO do Weights & Biases (W&B) para a Ultralytics Platform sem voltar a treiná-los e, em seguida, compare experiências, exporte e implemente.
GPT-6.1 Terra fica em 1º lugar na anotação automática, superando os principais modelos da própria OpenAI
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Anotação automática com MiniMax-M3.1-Flash: por que menos raciocínio gerou caixas melhores
Anotação automática com MiniMax-M3.1-Flash na Ultralytics Platform: 0.317 mAP50 a US$ 1,84 por 1.000 imagens após ajustes, com 0.86 na deteção de navios SAR.
Anotação automática com Kimi K3.1 Pro: um terço melhor que o K3, com esforço alto
A anotação automática com Kimi K3.1 Pro alcança 0.444 mAP50 no UL37, um terço acima do Kimi K3. Vê por que o executamos com esforço alto, quanto custa e onde se destaca.
Ultralytics YOLO e NVIDIA Cosmos Data Factory: dados sintéticos para deteção de defeitos
Dados sintéticos do NVIDIA Cosmos Data Factory e um ciclo de treinamento agêntico ajudam o Ultralytics YOLO26 a alcançar a mesma precisão na detecção de defeitos que um conjunto de dados completo, usando menos rótulos.
Anotação automática com Gemini 4 Argon: as caixas mais precisas entre 39 modelos
Anotação automática com Gemini 4 Argon na Ultralytics Platform: nº 2 de 39 modelos, maior precisão (0.667), primeiro em 6 de 12 domínios, US$ 7,60 por 1.000 imagens até 30 de novembro.
Computação aberta, visão aberta: AMD no Ultralytics YOLO Vision 2026
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Melhores modelos de classificação de imagens: como escolher
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Ultralytics no Arm Create 2026: IA visual em tempo real na edge
Destaques da participação da Ultralytics no Arm Create 2026 em Shenzhen: implantação do Ultralytics YOLO para IA de borda em tempo real, painel sobre modelos e o novo Arm AI Portal.
Encontro da Ultralytics: Londres
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Monitorização da Ultralytics Platform: mantém as implementações de IA visual no bom caminho
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Conheça o Ultralytics Agents: crie fluxos de trabalho de IA visual com mais rapidez
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Conheça o Ultralytics AutoTrain: simplifique o treinamento de modelos de IA visual
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Principais destaques do Ultralytics YOLO Vision 2026!
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O Ultralytics YOLO26 agora oferece suporte à estimativa monocular de profundidade
Saiba como a nova tarefa de estimativa de profundidade do Ultralytics YOLO26 prevê profundidade métrica por pixel a partir de uma única imagem RGB, sem precisar de um sistema estéreo ou LiDAR.
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Quanto custa a visão computacional empresarial: uma estrutura de TCO
Uma estrutura de custo total para visão computacional empresarial, abrangendo dados, anotação, câmeras, hardware de borda, treinamento, inferência, integração e retreinamento.
Verificação de montagem e prevenção de erros com visão computacional
Como a visão computacional verifica a conclusão, a correção e a sequência da montagem: projeto da estação de captura de imagens, escolha da tarefa do modelo, integração com PLC e validação.
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Comparação de sete plataformas de inferência de visão computacional: Azure ML, KServe, NVIDIA Triton, Roboflow, SageMaker AI, Ultralytics e Vertex AI, em termos de latência e escala.
Ultralytics YOLO Vision 2026: tudo o que você precisa saber
Participe do Ultralytics YOLO Vision 2026 em 13 de setembro, em Shenzhen ou online, para conhecer novos modelos YOLO, lançamentos de produtos, demonstrações ao vivo e aplicações reais de IA visual.
Perguntas frequentes
Sim. Para além do suporte padrão, a Ultralytics oferece serviços de engenharia personalizados para equipas que precisam de ajuda prática na integração do YOLO em produtos para a Web, dispositivos móveis ou a nuvem. Isto inclui o treino de modelos, a arquitetura de implementação e soluções personalizadas. Contacta a equipa de vendas para discutir os teus requisitos e obter um orçamento.
Para comunicar erros no pacote YOLO de código aberto, abre uma ocorrência no GitHub. Para problemas específicos da Ultralytics Platform, como tarefas de treino, implementações ou faturação, usa o formulário de feedback na plataforma ou contacta o teu canal de suporte dedicado se tiveres um plano Enterprise.
No suporte da comunidade, os tempos de resposta variam consoante a atividade no fórum e no GitHub, embora a nossa equipa procure responder às ocorrências do GitHub no prazo de 24 horas. Os clientes Enterprise têm tempos de resposta garantidos, definidos num SLA contratual e adaptados à dimensão e às necessidades da organização.
Os clientes Enterprise recebem um SE/CSM dedicado, um SLA contratual, horas de capacitação com um SE, integração estruturada com pontos de controlo de marcos, apoio à capacitação dos projetos e revisões trimestrais do negócio. Este serviço foi concebido para organizações que usam a Ultralytics em grande escala e precisam de contacto direto com a nossa equipa desde o primeiro dia. Contacta as vendas para discutir a solução mais adequada à tua organização.
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