18 марта 2026 года
Аннотируйте, обучайте и развертывайте готовые к производственному использованию модели компьютерного зрения в единой комплексной рабочей среде, созданной для команд, разрабатывающих реальные решения в области искусственного интеллекта для обработки изображений.
Мы создали экосистему Ultralytics , чтобы сделать компьютерное зрение доступным для всех. Сегодня миллионы разработчиков по всему миру обучают YOLO Ultralytics YOLO , которые используются повсеместно — от линий контроля качества на заводах до систем автономной доставки.
Но с годами мы постоянно слышали от сообщества одну и ту же обратную связь: обучение эффективной модели больше не является главным препятствием в области компьютерного зрения. Им является ее внедрение в производственную среду.
Сегодня мы меняем эту ситуацию. Представляем Ultralytics : универсальную комплексную платформу, специально разработанную для того, чтобы превратить ваши идеи в области искусственного интеллекта из необработанных данных в реальные решения, готовые к внедрению в производственной среде.
Разница между отличной моделью и отличным продуктом
За последнее десятилетие компьютерное зрение и глубокое обучение быстро превратились из научных исследований в важнейшую инфраструктуру, лежащую в основе реальных систем. Эти технологии обеспечивают контроль качества на производственных площадках, делают возможной работу розничных магазинов без кассиров, управляют хирургической робототехникой и поддерживают автономные транспортные средства на заданном курсе. Модели стали более мощными, чем когда-либо, но путь от рабочего прототипа до надёжной производственной системы? Он по-прежнему сложнее, чем должен быть.
Сегодня большинство команд вынуждены объединять отдельные инструменты для создания аннотаций, обучения, отслеживания экспериментов, развертывания и мониторинга. Каждая интеграция усложняет процесс. Каждая передача задачи замедляет работу. И не заметно, как проходят недели, потраченные на управление инфраструктурой вместо разработки самого приложения.
В ходе тесного сотрудничества с разработчиками, стартапами и корпоративными командами из сообщества компьютерного зрения мы постоянно сталкивались с тремя основными проблемами:
Эти постоянно возникающие проблемы являются основным препятствием в современной разработке систем компьютерного зрения и именно они в конечном итоге побудили нас создать Ultralytics . Упрощение рабочего процесса — от подготовки данных до развертывания — и объединение ключевых этапов разработки систем компьютерного зрения позволяют командам с большей легкостью переходить от перспективных моделей к реальным системам искусственного интеллекта в области компьютерного зрения.
Ultralytics объединяет все этапы рабочего процесса в области компьютерного зрения — от управления данными до аннотирования, обучения моделей, развертывания и мониторинга. Все это в едином интегрированном рабочем пространстве, что позволяет упростить процесс и ускорить путь от идеи до практического применения.
Загрузите свои изображения или видео. Добавьте к ним метки с помощью встроенных инструментов для аннотирования. Обучите модели, такие как Ultralytics , прямо на платформе. Разверните их по всему миру. Отслеживайте производительность в режиме реального времени. Каждый этап плавно перетекает в следующий, поэтому вы можете сосредоточиться на разработке своего приложения, а не на управлении инфраструктурой.
Превращение идеи в области компьютерного зрения в рабочую систему включает в себя несколько этапов — от подготовки данных до запуска моделей в производственной среде. Ultralytics структурирует этот процесс в виде понятного и простого конвейера, который помогает вам с легкостью пройти путь от первоначальной концепции до развернутой модели.
Обработка данных — это традиционно одна из самых трудоемких частей любого проекта в области компьютерного зрения. Ultralytics значительно ускоряет этот процесс и разработана таким образом, чтобы работать с вашими данными независимо от того, где они хранятся.
Вы можете загружать необработанные изображения, видео или архивы наборов данных, импортировать наборы данных, уже помеченные в COCO YOLO COCO , либо клонировать общедоступные наборы данных, опубликованные Ultralytics . Независимо от того, начинаете ли вы с нуля или опираетесь на уже имеющиеся результаты, ваши данные будут готовы к использованию сразу же после загрузки на платформу.
Если ваши изображения или видеоролики ещё не имеют аннотаций, встроенный редактор аннотаций позволит вам значительно быстрее их добавить. Он поддерживает все основные задачи компьютерного зрения — от обнаружения объектов и сегментации экземпляров до оценки позы, обнаружения ориентированных ограничительных рамок (OBB) и классификации изображений — и оснащён инструментами, разработанными с учетом как скорости, так и точности.
Главной особенностью здесь является интеллектуальное аннотирование SAM . С помощью модели Segment Anything Model 3 (SAM ) можно создавать точные маски, ограничительные рамки или ориентированные рамки, просто щелкнув по объекту и уточнив контур с помощью нескольких точек. То, что раньше занимало часы ручной обводки, теперь выполняется за считанные минуты, что позволяет командам создавать высококачественные наборы данных в темпе, соответствующем скорости их разработки.
Шаблоны скелетов позы, сочетания клавиш, управление классами прямо в коде и поддержка функций «Отменить» и «Повторить» дополняют интерфейс создания аннотаций, разработанный для обеспечения непрерывного рабочего процесса.
Как только ваши данные будут помечены, для начала обучения достаточно одного клика. Ultralytics , YOLO11и все семействоYOLO Ultralytics YOLO поддерживаются нативно и могут обучаться непосредственно на платформе с использованием облачных графических процессоров (GPU) или на локальном оборудовании с одновременной передачей метрик обратно на платформу.
Выберите из широкого спектра облачных GPU , включая RTX 4090, RTX PRO 6000, NVIDIA , H100 и другие, или проводите обучение на собственном локальном оборудовании, передавая показатели в режиме реального времени обратно на платформу. Каждый эксперимент автоматически объединяется в проекты, в которых группируются связанные между собой модели, что позволяет легко track различных наборов данных, параметров и конфигураций track результаты, а также выявлять наиболее эффективные модели.
Отслеживайте кривые потерь, точность, коэффициент вызова и среднюю точность (mAP) по мере их изменения от эпохи к эпохе. Изучите матрицы путаницы и кривые точности-вызова, чтобы точно понять, в каких областях ваша модель работает хорошо, а в каких — может быть улучшена. Сравните несколько прогонов, чтобы найти конфигурацию, дающую наилучшие результаты.
Ultralytics также автоматически управляет ключевыми этапами цикла обучения. На протяжении всего процесса обучения сохраняются контрольные точки, что позволяет сохранить как модель с наилучшими характеристиками, так и окончательные обученные веса. Предварительно обученные модели можно дооптимизировать непосредственно на платформе, а обученные модели можно загружать или скачивать для использования в других средах, что обеспечивает командам полную гибкость в выборе способов и мест работы.
Не требуется развертывать инфраструктуру. Не нужно настраивать отдельный сервис для отслеживания экспериментов. Просто четкий и эффективный путь от помеченных данных до обученной модели, готовой к применению в реальных условиях.
Для хорошо подготовленной модели необходим не менее эффективный путь к внедрению. Ultralytics обеспечивает именно это.
Начните с проверки результатов инференса вашей модели прямо в браузере. Когда вы убедитесь в достоверности результатов, разверните модель в 43 регионах по всему миру с помощью выделенных конечных точек, которые автоматически масштабируются в соответствии со спросом; каждая из них имеет уникальную конечную точку API, готовую к интеграции в ваши приложения.
Независимо от того, требуется ли вам развертывание в облаке или запуск моделей на периферийных устройствах, Ultralytics предоставляет гибкие возможности, разработанные для обоих сценариев. ВсеYOLO Ultralytics YOLO изначально оптимизированы для эффективной работы в различных средах, обеспечивая надежную производительность даже на периферийном оборудовании с ограниченными вычислительными ресурсами. Для команд, которым необходимо запускать модели вне платформы, Ultralytics экспорт в 17 проверенных форматов, включая ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite и OpenVINO, благодаря чему ваши модели работают в родной среде на облачных сервисах, мобильных устройствах, периферийных системах и т. д.
После запуска моделей встроенные средства мониторинга на панели управления развертыванием обеспечат вам полную информацию о производительности в производственной среде: объеме запросов, показателях задержки, частоте ошибок, работоспособности конечных точек и подробных журналах. Вы также можете просматривать журналы, проверять состояние конечных точек и track динамику track , чтобы обеспечить надежную работу ваших систем компьютерного зрения в производственной среде и выявить возможности для оптимизации производительности.
Начните прямо сегодня или ознакомьтесь с Ultralytics , чтобы подробнее узнать о возможностях платформы.
По мере знакомства с Ultralytics вы быстро поймете, что её цель не ограничивается предоставлением инструментов для создания систем компьютерного зрения. По сути, платформа призвана сделать разработку ИИ в области компьютерного зрения более доступной и удобной для широкого круга пользователей.
Раньше для создания и внедрения систем искусственного интеллекта требовались специализированная инфраструктура, сложные инструменты и значительные первоначальные инвестиции. Даже когда обучение мощных моделей стало проще, сопутствующие рабочие процессы — управление наборами данных, проведение экспериментов, внедрение моделей и обслуживание инфраструктуры — оставались недоступными для отдельных специалистов и небольших команд.
Ultralytics устраняет эти препятствия, объединяя весь рабочий процесс искусственного интеллекта в области компьютерного зрения в единой среде и упрощая начало работы. Новые пользователи могут начать знакомиться с платформой, воспользовавшись бесплатным тарифным планом, который включает в себя стартовые кредиты для обучения в облаке и доступ к основным функциям, таким как управление наборами данных, инструменты аннотирования, обучение моделей и экспорт моделей.
По мере роста проектов пользователи или корпоративные клиенты могут расширять возможности с помощью дополнительных кредитов и тарифных планов платформы, которые открывают доступ к большему объему вычислительных ресурсов, хранилища, функций совместной работы и возможностей развертывания. Такой гибкий подход позволяет разработчикам, исследователям, стартапам и предприятиям начинать с малого, свободно экспериментировать и расширять масштабы использования по мере перехода их систем компьютерного зрения в стадию промышленного производства.
Благодаря сочетанию комплексного рабочего процесса в области компьютерного зрения с доступной ценовой моделью Ultralytics открывает широким кругам пользователей возможности для разработки, тестирования и внедрения реальных приложений искусственного интеллекта в сфере компьютерного зрения.
Ultralytics объединяет весь жизненный цикл систем искусственного интеллекта для обработки изображений в едином мощном рабочем пространстве, что позволяет быстрее проходить путь от необработанных данных до готовых к внедрению систем искусственного интеллекта для обработки изображений. Благодаря встроенным инструментам для аннотирования, обучения, развертывания и мониторинга команды могут создавать и внедрять такие модели, как Ultralytics , Ultralytics YOLO11, Ultralytics YOLOv8 и Ultralytics YOLOv5 управления сложной инфраструктурой.
Независимо от того, создаете ли вы свою первую модель или внедряете ИИ для обработки изображений в широких масштабах, эта платформа разработана для поддержки на каждом этапе этого процесса.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и узнайте о таких инновациях, как искусственный интеллект в производстве и компьютерное зрение в розничной торговле. Посетите наш репозиторий на GitHub и начните работать с компьютерным зрением уже сегодня, ознакомившись с нашими вариантами лицензирования.
Начните свой путь в будущее машинного обучения
