深受全球领先组织信赖
智能标注。精确。轻松。
精准度始于你的数据。使用专为速度和准确性而构建的智能标注工具来标注图像和视频:包含跨 6 种标注任务的 Bounding boxes、多边形、语义掩码、关键点和旋转 Bounding boxes。
- 由 SAM 驱动的智能标注:一键获取精确的检测掩码。
- 涵盖所有 AI 任务:目标检测、实例分割、语义分割、分类、姿态估计、OBB。
- 支持通用格式:YOLO、COCO、VOC 等多种格式。
- 团队审核与版本控制:在每一步都实现清晰的协作。
训练得更快、更智能
释放云端加速训练的全部潜能。你可以从 26 种 GPU 配置中进行选择,通过单击启动实验,并实时观察你的模型收敛。从 RTX 2000 Ada 到 NVIDIA B300,基础设施随你的雄心壮志一同扩展。
- 26 种高性能云端 GPU 选项。
- 原生支持 Ultralytics YOLOv5、YOLOv8、YOLO11 和 YOLO26。
- 实时训练指标及实验比较。
- 无代码界面或完整的 Python SDK 控制。
部署。随处可达。即刻实现。
几分钟内即可投入生产,而不是几个月。通过内置监控在全球 42 个区域轻松自动扩展,或者导出为 20 种优化格式,用于边缘、移动和嵌入式设备。你的模型,无处不在地运行。
- 拥有智能自动扩缩容功能的 42 个全球部署区域。
- 20 种导出格式:ONNX、TensorRT、CoreML、LiteRT、QNN、Hailo、Ascend 等。
- 实时推理监控和性能分析。
- 边缘、云端或混合部署:完全的部署灵活性。
我们模型的影响力
借助我们尖端的视觉 AI 模型,简化各行各业的流程。由 Ultralytics 提供动力,兼具速度、精度与易用性。
平台背后的引擎。视觉 AI 的行业标准。
从 Ultralytics YOLOv5 到开创性的 YOLO26,Ultralytics 构建并维护着全球应用最广泛的视觉 AI 模型,深受数百万开发者和全球最具雄心的企业信赖。
赋能各行各业的视觉 AI 变革
从工厂车间到手术室,Ultralytics 助力全球要求最苛刻的行业以空前的清晰度实现观察、理解和行动。

机器人技术中的 AI

物流中的 AI

零售业 AI

医疗保健中的 AI

制造业中的 AI

汽车中的 AI

农业中的 AI

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无缝集成。通用兼容。
Ultralytics 平台协调了整个视觉 AI 生命周期,从精确的标注到严格的训练,再到全球规模的部署。每个步骤环环相扣。每个工作流程都能加速。
常见问题解答
是的。Enterprise 客户可获得专属支持、自定义 SLA、灵活的许可,以及访问在超过一百万张图像上训练的自定义模型的权限。Ultralytics 可以部署到你自己的基础设施或私有云中。联系销售团队以获取量身定制的报价。
大多数平台只解决了问题的一部分。Ultralytics 将annotation, training, and deployment统一到一个计算机视觉系统中。作为 YOLO 的创造者,Ultralytics 在计算机视觉技术方面拥有无与伦比的深度,其在 GitHub 上的open-source基础受到全球数百万开发者的信任。
Ultralytics 为制造、医疗保健、汽车、农业、零售和物流领域的computer vision applications提供支持。团队将其用于视觉检查、医学影像、实时目标检测、面部识别以及许多其他现实世界的 AI 用例。
在 Ultralytics Platform 上训练的模型可以部署到全球 43 个区域,并具备内置的自动缩放和监控功能。该平台还支持导出为 ONNX、TensorRT、CoreML、TFLite 以及其他格式,以便在 NVIDIA Jetson、Raspberry Pi 和手机等设备上进行edge deployment。
Ultralytics 提供基于浏览器的标注工具以及可加速数据集创建的smart annotation。你可以直接在平台中绘制边界框、多边形和关键点,智能建议可显著减少手动标注时间。
Ultralytics Platform 支持完整的 YOLO family,包括最新的 YOLO26 以及用于现有工作流的早期 YOLO 模型系列。这些模型涵盖了从纳米级到超大号模型大小的检测、分割、分类、姿态估计和定向边界框任务。
是的。Ultralytics 提供免费计划,其中包括访问annotation工具、model training和部署功能。对于需要扩展的团队,还提供包含附加功能、优先支持和更高使用限制的 Enterprise 计划。要了解更多信息,请访问我们的pricing页面。
Ultralytics 是一个完整的computer vision platform,用于标注数据集、在云 GPU 上训练YOLO models并部署到全球 43 个区域,所有这些都在一个统一的工作区中完成。它简化了从原始视觉数据到生产就绪型 AI 驱动应用程序的整个过程,取代了拖慢大多数计算机视觉项目的碎片化工具。





