YOLO Vision 2025'i kaçırmayın!
25 Eylül 2025
10:00 — 18:00 BST
Hibrit etkinlik
Yolo Vision 2024

Ultralytics YOLO modelleri

Ultralytics YOLO modelleriyle görüntü işleme yapay zeka çözümlerine güç verin, verimli bilgisayar görüşü görevleri aracılığıyla görüntülerin ve videoların hızlı ve doğru gerçek zamanlı analizini sağlayın.

Sektör liderlerinin güvenini kazanmıştır

Shell LogosuNIST LogosuNGIA LogosuMenlo Security LogosuArgonne LogosuMusashi LogosuDIA Logosu
Shell LogosuNIST LogosuNGIA LogosuMenlo Security LogosuArgonne LogosuMusashi LogosuDIA Logosu
Shell LogosuNIST LogosuNGIA LogosuMenlo Security LogosuArgonne LogosuMusashi LogosuDIA Logosu

Modellerimizi deneyin

Ultralytics YOLO modellerinin doğrudan tarayıcınızda nasıl çalıştığını keşfedin.

0.00
0.00
Çıkarım (inference) çalıştırılıyor...
Bir şeyler ters gitti...
Resim Yükle
Yolcu sırasıNC hayvanat bahçesinde zürafa ve zebralar
Teşekkürler! Gönderiniz alındı!
Oops! Formu gönderirken bir şeyler ters gitti.

Modellerimizin etkisi

Son teknoloji vizyon yapay zeka modellerimizle çeşitli sektörlerdeki süreçleri kolaylaştırın.
Ultralytics tarafından desteklenen hız, doğruluk ve kullanım kolaylığı.

GitHub yıldızları

117K+

Model indirmeleri

173.3M+

Ultralytics YOLO kullanımları

2.1B+

Açık kaynak katkıda bulunanlar

900+

YOLO modellerinin evrimi

2015
YOLO
Joseph Redmon ve ekibi tarafından geliştirilmiştir.
2016
YOLOv2
Joseph Redmon ve Ali Farhadi tarafından oluşturuldu.
2018
YOLOv3
Joseph Redmon ve Ali Farhadi tarafından geliştirilmiştir.
2018
YOLOv4
Alexey Bochkovskiy ve ekibi tarafından geliştirilmiştir.
2020 - Ultralytics YOLOv5
Ultralytics YOLOv5
Hızlı, doğru performansı ve kullanıcı dostu tasarımıyla nesne tespitini yeniden tanımladı. Ultralytics tarafından geliştirilen YOLOv5, basit PyTorch uygulaması ve güvenilir gerçek zamanlı sonuçları sayesinde endüstri standardı haline geldi.
Daha fazla bilgi edinin
2022
YOLOv6
Meituan ve ekibi tarafından tanıtıldı.
2022
YOLOv7
Chien-Yao Wang ve ekibi tarafından yayınlanmıştır.
2023 - Ultralytics YOLOv8
Ultralytics YOLOv8
Ultralytics tarafından oluşturulan bu sürüm, örnek segmentasyonu, sınıflandırma ve poz tahmini gibi yeni görevlere desteği genişletirken, temiz, modüler bir formatta genel performansı artırdı.
Daha fazla bilgi edinin
2024
YOLOv9
Chien-Yao Wang ve ekibi tarafından geliştirilmiştir.
2024
YOLOv10
Ao Wang tarafından Tsinghua Üniversitesi için tasarlanmıştır.
2024 - Ultralytics YOLO11
Ultralytics YOLO11
Ultralytics YOLOv8 kadar kolay kullanıma sahip olan Ultralytics, kullanıcıların aşina olduğu bilgisayarlı görü görevlerini desteklerken daha iyi doğruluk, hassasiyet ve hız sunan bir model olan YOLO11'i yayınladı.
Daha fazla bilgi edinin
2025 - Ultralytics YOLO26
Ultralytics YOLO26
Ultralytics'in en son modeli YOLOv26, daha iyi, daha hızlı ve daha küçüktür. Gerçek dünya dağıtımı için üretilen bu model, benzersiz verimlilik ve doğruluk sunar.
Daha fazla bilgi edinin

Bir bakışta Ultralytics YOLO modelleri

Ultralytics YOLOv5
Ultralytics YOLOv8
Ultralytics YOLO11
Hız
Görüntü işleme süresi
1.06 ms
0.99 ms
1.05 ms
Doğruluk (Accuracy)
mAP50-95*
34.3%
37.3%
39.5%
Desteklenen görevler
Nesne tespiti
Ultralytics
YOLOv5
Ultralytics
YOLOv8
Ultralytics
YOLO11
Görüntü sınıflandırması
Ultralytics
YOLOv5
Ultralytics
YOLOv8
Ultralytics
YOLO11
Örnek segmentasyonu
Ultralytics
YOLOv5
Ultralytics
YOLOv8
Ultralytics
YOLO11
Nesne takibi
Ultralytics
YOLOv5
Ultralytics
YOLOv8
Ultralytics
YOLO11
Poz tahmini
Ultralytics
YOLOv5
Ultralytics
YOLOv8
Ultralytics
YOLO11
OBB tespiti
Ultralytics
YOLOv5
Ultralytics
YOLOv8
Ultralytics
YOLO11

Neden Ultralytics YOLO'yu seçmelisiniz?

Uç nokta ve bulut dağıtımı için optimize edilmiştir

Uç nokta ve bulut dağıtımı için optimize edilmiştir

Ultralytics YOLO modelleri, uç ve bulut dağıtımı için tasarlanmıştır ve gerçek zamanlı görsel yapay zeka projelerinize esneklik getirir. Bu, altyapılar genelinde daha hızlı ve güvenilir sonuçlar anlamına gelir.

1

Yerleşik güvenlikle sorunsuz entegrasyon

Yerleşik güvenlikle sorunsuz entegrasyon

Ultralytics YOLO modellerini platformlar, cihazlar ve tüm vizyon AI iş akışlarınızla kolayca entegre edin. Verileriniz yerel kalır ve korunduğundan emin olabilirsiniz.

2

Açık lisanslama ve uyumluluk

Açık lisanslama ve uyumluluk

Ultralytics YOLO modellerimiz için akademik, açık kaynak ve kurumsal lisanslar dahil olmak üzere esnek lisanslama seçenekleri sunuyoruz. İhtiyaçlarınıza en uygun olanı seçin.

3

Küresel bir topluluk tarafından desteklenmektedir

Küresel bir topluluk tarafından desteklenmektedir

Ultralytics olarak, küresel ve aktif topluluğumuzla gurur duyuyoruz. Özel destek kanalları, forumlar ve düzenli güncellemeler sayesinde, başarılı olmak için ihtiyacınız olan kaynaklara her zaman sahip olacaksınız.

4

Son teknoloji doğruluk ve verimlilik

Son teknoloji doğruluk ve verimlilik

Vizyon yapay zekasının sınırlarını zorlayarak modellerimizi daha iyi hale getirmeye çalışıyoruz. Model performansı, doğruluk, verimlilik ve kolaylaştırılmış altyapı liderliğindeki Ar-Ge'mizin merkezinde yer almaktadır.

5

Modellerimizi çalışırken görün

Daha fazla bilgi edinin

Sıkça sorulan sorular

Farklı Ultralytics YOLO modelleri nelerdir?

Modellerimiz arasında Ultralytics YOLOv5, Ultralytics YOLOv8 ve Ultralytics YOLO11 bulunur. Her sürüm, doğruluğu, hızı artırır ve çok yönlü yapay zeka uygulamaları için nesne algılama, segmentasyon ve poz tahmini gibi birden fazla görüntü işleme görevini destekler.

En iyi YOLO modeli hangisidir?

Kullanım durumunuz için en iyi Ultralytics YOLO modeli ihtiyaçlarınıza bağlıdır. En son Ultralytics YOLO11 modeli, doğruluk, hız ve çoklu görev desteğinde en son iyileştirmeleri sunar.

Python'da Ultralytics nedir?

Ultralytics Python paketi, geliştiricilerin Python projelerinde nesne tespiti ve segmentasyon gibi bilgisayarlı görü görevlerini eğitmesini, doğrulamasını ve dağıtmasını mümkün kılarak Ultralytics YOLO modellerine kolay erişim sağlar.

Ultralytics YOLO11'in farklı varyantları nelerdir?

Farklı Ultralytics YOLO11 varyantları YOLO11n, YOLO11s, YOLO11m, YOLO11l ve YOLO11x'tir. Çeşitli kullanımlar için hız ve doğruluk arasında bir denge sağlamak üzere farklı boyutlarda gelirler.

İletişime geçin

Başlamak