Khám phá Ultralytics YOLOv5 để phát hiện đối tượng tiên tiến và tham gia cuộc cách mạng AI với thân thiện với người dùng của chúng tôi Ultralytics HUB—không cần mã hóa!
.webp)
Nhiều hơn những gì bạn có thể tưởng tượng! Mọi người trên khắp thế giới đang sử dụng Ultralytics YOLOv5 để khai thác sự kỳ diệu của việc phát hiện đối tượng và đưa ý tưởng của họ vào cuộc sống. Và bây giờ bạn cũng có thể.
Tín dụng video: Balln AI
Lấy Balln AI, một ứng dụng cải thiện bạn như một cầu thủ bóng đá để giúp bạn vắt kiệt mọi tài năng bạn có vào trò chơi đẹp mắt.
Ngay cả ngôi sao Kevin De Bruyne của Manchester City cũng đang vui vẻ với Ultralytics Tầm nhìn AI. Trong video này, YOLOv5 Phân tích và phê bình các kỹ năng của anh ấy bao gồm từ chuyền bóng đến rê bóng đến sút bóng.
Và thậm chí còn có một ứng dụng đưa bạn đến gần hơn với động vật hoang dã. Từ việc quét nhanh trên điện thoại của bạn, Latest Sightings - Wildlife có thể chọn ra động vật ngụy trang trong không gian safari trong thời gian thực. Nói lời tạm biệt với những ngày tìm kiếm không mục đích trong tự nhiên cho động vật safari yêu thích của bạn ...
Nhưng hãy nói lời chào với một đại dương sạch hơn! Các nhà nghiên cứu DeepPlastic đang sử dụng YOLOv5 để xác định và loại bỏ nhựa khỏi đại dương bằng các phương tiện tự hành dưới nước.
Nhưng bạn có biết phần tốt nhất là gì không? Bạn cũng có thể tham gia vào cuộc vui và tạo ra bất cứ thứ gì bạn muốn.
Với Ultralytics HUB, bạn đắm mình trong thế giới AI thú vị mà không cần biết một dòng mã nào. Bạn chỉ là một ý tưởng và một vài cú nhấp chuột để tạo ra một mô hình có thể thay đổi xã hội. Nhưng trước tiên...
Câu hỏi hay! Ultralytics HUB là công cụ Thị giác máy tính của bạn sẽ giúp bạn đơn giản hóa cuộc sống của mình và thậm chí có thể biến đổi xã hội. Chúng tôi vui mừng giới thiệu với bạn nền tảng đào tạo và triển khai ML đầu cuối miễn phí của chúng tôi mà không yêu cầu kinh nghiệm AI trước đó!
Ultralytics HUB là nơi bạn tạo và triển khai các mô hình học máy vào thế giới thực. Không có kinh nghiệm AI? Không vấn đề gì! Nó dễ sử dụng và bao gồm ba bước:
Hãy hình dung điều này: mô hình ML của bạn là một sinh viên, Ultralytics HUB là Đại học Harvard, bạn là giảng viên và bộ dữ liệu là sách của bạn. Bạn càng đọc, bạn càng học được nhiều hơn. Mục tiêu của bạn là cung cấp cho mô hình của bạn dữ liệu chất lượng để nó nhận ra các đặc điểm tạo nên đối tượng bạn muốn nó xác định. Làm như vậy rất đơn giản. Tất cả những gì bạn phải làm là tải lên một tập dữ liệu hình ảnh của đối tượng mà bạn muốn mô hình của mình hiểu. Tức là, để đào tạo một người mẫu nhận ra liệu một người có đeo khẩu trang đúng cách hay không, chỉ cần tải lên hình ảnh của những người đeo khẩu trang. Hoặc thậm chí tốt hơn - bạn có thể duyệt qua thư viện công cộng của chúng tôi về các bộ dữ liệu phổ biến nhất để bạn bắt đầu chạy! Tạo Tesla tiếp theo với Agroverse, một bộ dữ liệu với hơn 324 k quỹ đạo xe thú vị được trích xuất từ hơn 1 k giờ lái xe, phát triển trò chơi với các nhân vật Simpsons hoặc sáng tạo hơn và gây bất ngờ cho chính mình! Với Ultralytics HUB, bạn có thể xem trước bộ dữ liệu và lọc hình ảnh qua nhãn để chỉ xem các đối tượng bạn muốn.
Mô hình của bạn cần tập luyện vì lý do tương tự như một vận động viên: để tối đa hóa hiệu suất. Sự khác biệt duy nhất là đào tạo mô hình của bạn trong Ultralytics HUB Không yêu cầu nâng vật nặng về phía bạn. Bạn chỉ cần làm 3 điều ở đây:
Xin chúc mừng, bạn đã đào tạo mô hình của mình! Bây giờ nó có đủ kiến thức và sẵn sàng để được triển khai trong thế giới thực. Từ Ultralytics HUB, bạn sẽ có thể linh hoạt xuất mô hình của mình sang 11 định dạng khác nhau một cách nhanh chóng:
Chỉ cần tải mô hình của bạn xuống định dạng ưa thích theo thiết bị của bạn và xem trước nó trong thực tế!
Ultralytics HUB thú vị, đơn giản và dễ bắt đầu. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước để bạn có thể khai thác sự kỳ diệu của Vision AI ngay bây giờ. Chúng tôi hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm và rất muốn nghe phản hồi của bạn! Nối Ultralytics HUB Hôm nay để giúp chúng tôi tạo ra tương lai của phát hiện đối tượng!
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
