200 Milyon görüntü

her gün analiz edildi

500k YOLO modelleri

ile günlük eğitim Ultralytics

Ayda 3 milyon ziyaret

GitHub depolarımıza

Ayda 1 milyon kullanıcı

Ultralytics Python paket

İşletmenizi veya araştırmanızı 3 basit adımda güçlendirin

YOLO işletmeler için

İşinizi yapay zeka ile ölçeklendirin

Kodsuz çözümümüzle Ultralytics YOLO adresini uygulamalarınıza entegre edin veya makine öğrenimi modeli işlem hattını optimize edin.

İster yeni kurulmuş bir şirket olun ister büyük bir işletme - YOLO bilgisayarla görme problemleri için verimli ve ölçeklenebilir çözümler sunar.

Bir üretim tesisinde tespit edilen şişeler, bir görsel yapay zeka modelinin ne kadar iyi eğitildiğini gösteren bir grafiğin yanında

Segmentasyon yoluyla tanımlanan virüsler

YOLO akademi̇syenler i̇çi̇n

Akademik araştırmalarınızı yapay zeka ile güçlendirin

Yeni geliştirilen algoritma ve modellerin kapsamlı değerlendirmelerini ve testlerini yapın ve araştırmanız için kolayca bilimsel makaleler yayınlayın.

YOLO teknik kullanıcılar için

İş verimliliğini artırın

Ultralytics YOLO bilgisayarla görme ve makine öğrenimi alanlarında çalışan profesyoneller için doğru nesne algılama modelleri oluşturmaya yardımcı olabilecek etkili bir araçtır.

Kodsuz platformumuzu kullanarak makine öğrenimi geliştirme sürecini basitleştirin ve ekip üyeleri arasındaki işbirliğini geliştirin.

Bir kadının yüzü nesne algılama ile tanımlanıyor

YOLO meraklıları için

Kişisel deneyler için YOLO adresini deneyin

Bilgisayarla görme ve nesne algılama hakkında bilgi edinin ve deneyler yapın ya da kişisel projeler ve öğrenim için Ultralytics YOLO adresini kullanın.

Ultralytics YOLO adresini şimdi test edin

Kendi resminizi yükleyerek API'mizi kullanmayı deneyin ve Ultralytics YOLO adresinin önceden eğitilmiş modellerimizi kullanarak nesneleri nasıl tanımladığını izleyin

İmkansızı başarmak..

Resim örnekleri

Zidane bir futbol maçı sırasında bağırıyor

Veya cihazınızdan görüntü yükleyin

Cihazınızdan görüntü yükleyin

JSON Göster

İstek

Yanıt

Nesne algılama ile birinin taktığı maskeyi tanımlayan bir telefon uygulaması

Ultralytics HUB adresinde eğitildikten sonra, modellerinizi iOS ve Android için Vision AI uygulamamızda test edebilirsiniz

Önceden eğitilmiş YOLO modellerine göz atın

Akıllı telefonunuzda kendi modellerinizi test edin

Tüm Ultralytics HUB projelerinizi tek bir yerden yönetin

Başlayın Ultralytics HUB adresini deneyin

Kullanabileceğiniz en iyi yapay zeka mimarisi

Birkaç tıklama ile basit kullanım

Kodsuz çözümümüzle modelleri eğitin, sonuçları görüntüleyin, kayıpları ve metrikleri takip edin veya başlamak için sadece iki satır kodla pip kurulumu yapın

Çok yönlü nesne
tespiti

Yeni özelliklerle nesne algılama ve segmentasyonu geliştirin: omurga ağı, çapasız algılama kafası ve kayıp fonksiyonu

İyi belgelenmiş iş akışları

YOLOv8'un 4 ana modu için kapsamlı belgeler ve örnekler sunuyoruz - tahmin etme, doğrulama, eğitim ve dışa aktarma

Lekesiz kod

Kodumuz sıfırdan yazılmıştır ve hem kodda hem de Ultralytics Dokümanlarımızda örneklerle kapsamlı bir şekilde belgelenmiştir

YOLO model kütüphanesi̇

YOLOv8 tüm YOLO sürümlerini, hatta rakiplerinkini bile (Google MobileNet vb.) destekler

Çoklu format ve platform desteği

Eğitilmiş modelleri en yaygın formatlara (ONNX, OpenVINO, CoreML, vb.) kolayca aktarın ve CPU'lardan GPU'lara kadar çeşitli platformlarda çalıştırın

Glenn Jocher

Ultralytics Kurucu ve CEO

2 yıl süren sürekli araştırma ve geliştirme çalışmalarının ardından Ultralytics YOLOv8 adresinin yayınlandığını duyurmaktan heyecan duyuyoruz. Bu YOLO modeli, gerçek zamanlı algılama ve segmentasyonda yeni bir standart belirleyerek çok çeşitli kullanım durumları için basit ve etkili yapay zeka çözümleri geliştirmeyi kolaylaştırıyor.

Hakkımızda

Kurumsal lisans

Görüntü veri kümelerini yükleyin

Büyük iş hedeflerine ulaşın

Ultralytics YOLO adresini ürününüze entegre edin

Çalışmanızı açık kaynaklı hale getirmenize gerek yok

Başlayın

Kodsuz platform

Ultralytics YOLO HUB'da

Görüntü veri kümelerini yükleyin

Eğitilecek makine öğrenimi modellerini seçin veya kendi modelinizi oluşturun

Modelinizi her yere dağıtın

Kaydolun

GitHub'da katkıda bulunun

Yıldız

44,419

İzle

352

Çatal

15,201

Mimarinin temel yapısını basit bir versiyondan sağlam bir platforma dönüştürdük. Ve şimdi, YOLOv8 sadece v8'i değil, tüm YOLO mimarilerini destekleyecek şekilde tasarlandı. Kullanıcıların katkıda bulunduğu modelleri, görevleri ve uygulamaları desteklemekten heyecan duyuyoruz.

GitHub'daki depoyu başlatın

Yapay zeka modellerini saniyeler içinde eğitin Ultralytics YOLO