18 Mart 2026
Gerçek dünyadaki görsel yapay zeka çözümlerini hayata geçiren ekipler için tasarlanmış tek bir uçtan uca çalışma alanında, üretime hazır bilgisayar görme modellerini etiketleyin, eğitin ve devreye alın.
Ultralytics ekosistemini, bilgisayar görme teknolojisini herkesin erişimine açmak amacıyla kurduk. Artık dünya çapında milyonlarca geliştirici, fabrika denetim hatlarından otonom teslimat sistemlerine kadar her türlü uygulamayı desteklemek üzere Ultralytics YOLO eğitiyor.
Ancak yıllar geçtikçe, topluluktan sürekli aynı geri bildirimi duyduk: Güçlü bir model eğitmek artık bilgisayar görme alanında en büyük engel değil. Asıl engel, bunu üretim ortamına geçirmek.
Bugün bunu değiştiriyoruz. Ultralytics tanışın: Görsel yapay zekanızı ham veriden gerçek dünyadaki üretim düzeyinde bir uygulamaya dönüştürmek üzere özel olarak tasarlanmış, eksiksiz bir uçtan uca platform.
Mükemmel bir model ile mükemmel bir ürün arasındaki fark
Son on yılda, bilgisayar görme ve derin öğrenme, araştırma aşamasından hızla çıkarak gerçek dünyadaki sistemlere güç sağlayan kritik altyapı haline geldi. Bu teknolojiler, üretim tesislerinde kalite kontrolünü destekliyor, kasasız perakende satışları mümkün kılıyor, cerrahi robotları yönlendiriyor ve otonom araçların rotada kalmasını sağlıyor. Modeller hiç bu kadar yetenekli olmamıştı; ancak çalışan bir prototipten güvenilir bir üretim sistemine uzanan yol? Bu, hâlâ olması gerekenden daha zor.
Günümüzde çoğu ekip, açıklama ekleme, eğitim, deney takibi, devreye alma ve izleme gibi işlevler için ayrı araçları bir araya getiriyor. Her entegrasyon, süreci daha karmaşık hale getiriyor. Her aşama geçişi, işlerin akışını yavaşlatıyor. Ve uygulama geliştirme yerine altyapıyı yönetmekle uğraşırken haftalar fark edilmeden geçip gidebiliyor.
Bilgisayar görme topluluğundaki geliştiriciler, girişimciler ve kurumsal ekiplerle yakın bir şekilde çalışırken, üç zorluk sürekli olarak gündeme geldi:
Bu tekrarlayan zorluklar, modern bilgisayar görme geliştirme sürecinin en büyük engelini oluşturuyor ve nihayetinde bizi Ultralytics geliştirmeye iten neden oldu. Veri hazırlığından devreye almaya kadar iş akışını basitleştirmek ve bilgisayar görme geliştirmenin kilit aşamalarını birbirine bağlamak, ekiplerin umut vaat eden modellerden gerçek dünyadaki görsel yapay zeka sistemlerine daha kolay bir şekilde geçiş yapmasını mümkün kılıyor.
Ultralytics , veri yönetiminden etiketleme, model eğitimi, devreye alma ve izlemeye kadar bilgisayar görme iş akışının her aşamasını bir araya getirir. Tüm bunlar, karmaşıklığı azaltmak ve fikirden etkiye giden süreci hızlandırmak için tek bir bağlantılı çalışma alanında bir araya getirilmiştir.
Görsellerinizi veya videolarınızı yükleyin. Yerleşik açıklama araçlarıyla etiketleyin. Ultralytics gibi modelleri doğrudan platform üzerinde eğitin. Küresel olarak devreye alın. Performansı gerçek zamanlı olarak izleyin. Her aşama bir sonrakine sorunsuzca bağlanır; böylece altyapıyı yönetmek yerine uygulamanızı geliştirmeye odaklanabilirsiniz.
Bir bilgisayar görme fikrini işleyen bir sisteme dönüştürmek, verilerin hazırlanmasından modellerin üretim ortamında çalıştırılmasına kadar birçok aşamayı içerir. Ultralytics , bu süreci net ve basit bir iş akışına dönüştürerek, ilk konseptten devreye alınmış bir modele kadar tüm aşamaları kolaylıkla tamamlamanıza yardımcı olur.
Verilerin etiketlenmesi, geleneksel olarak herhangi bir bilgisayar görme projesinin en zaman alıcı aşamalarından biri olmuştur. Ultralytics bu süreci önemli ölçüde hızlandırır ve verileriniz nerede olursa olsun size ulaşacak şekilde tasarlanmıştır.
Ham görüntüleri, videoları veya veri kümesi arşivlerini yükleyebilir, YOLO COCO önceden etiketlenmiş veri kümelerini içe aktarabilir ya da Ultralytics tarafından paylaşılan genel veri kümelerini kopyalayabilirsiniz. İster sıfırdan başlıyor olun ister mevcut çalışmaların üzerine eklemeler yapıyor olun, verileriniz platforma yüklendiği anda kullanıma hazır hale gelir.
Görselleriniz veya videolarınız henüz etiketlenmemişse, yerleşik açıklama düzenleyicisi sayesinde bunları çok daha hızlı bir şekilde etiketleyebilirsiniz. Bu düzenleyici, nesne algılama ve örnek segmentasyonundan duruş tahmini, yönlendirilmiş sınırlayıcı kutu (OBB) algılama ve görüntü sınıflandırmasına kadar tüm önemli bilgisayar görme görevlerini destekler ve hem hız hem de hassasiyet için tasarlanmış araçlar sunar.
Buradaki en öne çıkan özellik, SAM akıllı etiketleme işlevidir. Segment Anything Model 3 (SAM ) kullanarak, bir nesneye tıklayıp birkaç nokta ile ayarlamalar yaparak hassas maskeler, sınırlayıcı kutular veya yönlendirilmiş kutular oluşturabilirsiniz. Eskiden saatler süren manuel çizim işlemleri artık dakikalar içinde tamamlanıyor ve bu sayede ekipler, geliştirme hızlarına uygun bir tempoda yüksek kaliteli veri kümeleri oluşturabiliyor.
İskelet şablonları, klavye kısayolları, satır içi sınıf yönetimi ve geri al/yeniden yap desteği, iş akışınızı kesintiye uğratmayacak şekilde tasarlanmış bir açıklama deneyimini tamamlıyor.
Verileriniz etiketlendikten sonra, eğitim sadece bir tık uzağınızda. Ultralytics , YOLO11ve tüm Ultralytics YOLO yerel olarak desteklenir ve bulut grafik işlem birimleri (GPU'lar) kullanılarak doğrudan platformda eğitilebilir veya metrikler platforma geri aktarılırken yerel donanım üzerinde eğitilebilir.
RTX 4090, RTX PRO 6000, NVIDIA , H100 ve daha fazlasını içeren geniş bir bulut GPU yelpazesinden seçim yapın ya da gerçek zamanlı ölçümleri platforma aktarırken kendi yerel donanımınızda model eğitimi gerçekleştirin. Her deney, ilgili modelleri bir araya getiren projeler halinde otomatik olarak düzenlenir; bu sayede farklı veri kümelerinin, parametrelerin ve yapılandırmaların sonuçları track etkilediğini track ve en güçlü modelleri belirlemek son derece kolay hale gelir.
Kayıp eğrilerini, doğruluğu, geri çağırmayı ve ortalama doğruluk ortalamasını (mAP) her döngüde nasıl değiştiğini izleyin. Karışıklık matrislerini ve doğruluk-geri çağırma eğrilerini detaylı olarak inceleyerek, modelinizin tam olarak hangi alanlarda iyi performans gösterdiğini ve hangi alanlarda iyileştirilebileceğini anlayın. En iyi sonuçları veren yapılandırmayı bulmak için birden fazla çalıştırmayı yan yana karşılaştırın.
Ultralytics , eğitim döngüsünün önemli aşamalarını da otomatik olarak yönetir. Eğitim süreci boyunca kontrol noktaları kaydedilerek hem en iyi performansı gösteren model hem de nihai eğitim ağırlıkları korunur. Önceden eğitilmiş modeller doğrudan platform içinde ince ayar yapılabilir ve eğitilmiş modeller başka ortamlarda kullanılmak üzere yüklenebilir veya indirilebilir; bu da ekiplere nasıl ve nerede çalışacakları konusunda tam esneklik sağlar.
Altyapı kurmaya gerek yok. Ayrı bir deney izleme hizmeti kurmaya gerek yok. Etiketlenmiş verilerden gerçek dünyaya hazır, eğitilmiş bir modele uzanan net ve verimli bir yol.
İyi eğitilmiş bir modelin, üretime geçiş için aynı derecede yetkin bir sürece ihtiyacı vardır. Ultralytics bunu sağlar.
Öncelikle, modelinizin çıkarım sonuçlarını doğrudan tarayıcıda doğrulayın. Sonuçlardan emin olduğunuzda, talebe göre otomatik olarak ölçeklenen özel uç noktalar aracılığıyla 43 küresel bölgeye dağıtım yapın; her birinde, uygulamalarınıza entegre edilmeye hazır benzersiz bir API uç noktası bulunur.
İster bulutta dağıtım yapmanız gerekse de modelleri uç cihazlarda çalıştırmanız gerekse, Ultralytics her iki senaryo için de tasarlanmış esnek seçenekler sunar. Tüm Ultralytics YOLO , farklı ortamlarda verimli bir şekilde çalışacak şekilde yerel olarak optimize edilmiştir ve sınırlı hesaplama kaynaklarına sahip uç donanımlarda bile güvenilir performans sunar. Modelleri platform dışında çalıştırması gereken ekipler için Ultralytics , ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite ve OpenVINO dahil olmak üzere 17 onaylanmış biçime dışa aktarmayı Ultralytics ; böylece modelleriniz bulut hizmetleri, mobil cihazlar, uç sistemler ve daha fazlasında yerel olarak çalışır.
Modelleriniz yayına girdiğinde, dağıtım panosundaki yerleşik izleme özelliği size üretim performansına ilişkin tam bir görünürlük sağlar: istek hacmi, gecikme ölçümleri, hata oranları, uç nokta durumu ve ayrıntılı günlükler. Ayrıca günlükleri inceleyebilir, uç nokta durumunu kontrol edebilir ve zaman içindeki track bilgisayar görme sistemlerinizin üretim ortamında güvenilir bir şekilde çalıştığından emin olabilir ve performansı optimize etme fırsatlarını belirleyebilirsiniz.
Hemen başlayın ya da platformun neler yapabileceğini daha ayrıntılı olarak incelemek için Ultralytics göz atın.
Ultralytics hakkında daha fazla bilgi edindikçe, bu platformun amacının bilgisayar görme sistemleri oluşturmak için araçlar sunmanın ötesine geçtiğini hemen fark edeceksiniz. Temelinde, bu platform görsel yapay zeka geliştirmeyi daha geniş bir topluluk için daha erişilebilir ve kullanıcı dostu hale getirmek üzere tasarlanmıştır.
Tarihsel olarak, yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi ve devreye alınması, özel altyapı, karmaşık araçlar ve önemli miktarda ön yatırım gerektiriyordu. Güçlü modellerin eğitilmesi daha kolay hale gelse bile, veri kümelerinin yönetimi, deneylerin yürütülmesi, modellerin devreye alınması ve altyapının bakımı gibi ilgili iş akışlarına bireylerin ve küçük ekiplerin erişmesi zordu.
Ultralytics , görsel yapay zeka iş akışının tamamını tek bir ortamda bir araya getirerek bu engelleri ortadan kaldırırken, kullanıma başlamayı da kolaylaştırıyor. Yeni kullanıcılar, bulut eğitimi için kayıt kredileri ile veri kümesi yönetimi, etiketleme araçları, model eğitimi ve model dışa aktarma gibi temel özelliklere erişim imkanı sunan ücretsiz plan sayesinde platformu denemeye başlayabilirler.
Projeler büyüdükçe, kullanıcılar veya kurumsal müşteriler, daha fazla bilgi işlem kaynağı, depolama alanı, işbirliği özelliği ve dağıtım kapasitesi sunan ek krediler ve platform planlarıyla sistemlerini ölçeklendirebilirler. Bu esnek yaklaşım sayesinde geliştiriciler, araştırmacılar, girişimciler ve kurumsal müşteriler küçük ölçekte başlayabilir, özgürce denemeler yapabilir ve bilgisayar görme sistemleri üretim aşamasına geçerken kullanımlarını genişletebilirler.
Ultralytics , uçtan uca bir bilgisayar görme iş akışını uygun fiyatlı bir model ile birleştirerek, daha fazla kişinin gerçek dünyaya yönelik görme tabanlı yapay zeka uygulamaları geliştirmesine, test etmesine ve devreye almasına olanak tanıyor.
Ultralytics , görsel yapay zeka yaşam döngüsünün tamamını tek bir güçlü çalışma alanında bir araya getirerek, ham verilerden üretime hazır görsel yapay zeka sistemlerine geçiş sürecini hızlandırır. Etiketleme, eğitim, dağıtım ve izleme için yerleşik araçlar sayesinde ekipler, karmaşık altyapıları yönetmekYOLOv5 Ultralytics , Ultralytics YOLO11, Ultralytics YOLOv8 ve Ultralytics YOLOv5 gibi modelleri oluşturabilir ve dağıtabilir.
İster ilk modeliniz üzerinde denemeler yapıyor olun, ister görsel yapay zekayı geniş ölçekte kullanıma sunuyor olun, bu platform bu sürecin her aşamasını destekleyecek şekilde tasarlanmıştır.
Topluluğumuza katılın ve imalat sektöründe yapay zeka ile perakende sektöründe görsel yapay zeka gibi yenilikleri keşfedin. GitHub depomuzu ziyaret edin ve lisans seçeneklerimizi inceleyerek bilgisayar görme teknolojisine bugün başlayın.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
