Ultralytics YOLO27：
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Ultralytics 平台

标注计算机视觉数据集的最快方法

智能标注、数据集管理和内置分析功能。从原始数据到训练，全程一站式完成。

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Ultralytics 标注工作区，展示视觉数据集中的已标注对象。

基于生产级标注能力构建

Ultralytics Platform 帮助团队快速将大型视觉数据集转化为可用于训练的标注，同时确保标注一致且质量可审核。

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已训练模型
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已创建图像
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已创建标注
使用智能分割标注对象的图像标注界面。

使用智能标注，速度提升至 10 倍

Ultralytics Platform 为你提供图像标注工具，帮助你更快地构建高质量数据集。从智能标注到精细的手动编辑，这些功能旨在缩短图像标注时间，同时不牺牲质量。

  • 由 SAM 驱动的智能标注：一键生成掩码和边界框。
  • 全面覆盖 AI 任务：目标检测、实例分割、语义分割、分类、姿态、OBB。
  • 通用格式支持：可选择 YOLO、COCO 等格式。
  • 团队审核与版本管理：协作清晰贯穿每个步骤。

一个平台，满足所有视觉任务需求

Ultralytics Platform 原生支持构建可投入生产的视觉 AI 所需的全部 6 项标注任务。

使用轴对齐边界框检测图像或视频中的目标。
生成像素级精确的掩码，突出显示画面中的目标。
为每个像素分配特定的类别标签。
使用单个 RGB 摄像头预测每个像素的距离，单位为米。
为整幅图像分配一个或多个标签。
检测并标注人体关键点，以监测身体姿态。
使用可识别角度的边界框检测旋转目标。
两名戴着黄色安全帽、穿着反光背心的仓库工人，旁边堆放着木托盘，周围标有检测边界框。
用于计算机视觉数据集的标注格式选择界面。

热门格式，一键即可使用

上传图像、视频或 ZIP 压缩包。导入 YOLO 或 COCO 数据集，也可以从原始图像开始。几秒钟内，你的数据就能开始标注。

数据集分析视图，展示标注的标签和类别分布。

训练前先分析数据

全面了解你的数据集。类别分布、数据集划分不均衡情况、标注热力图和图像尺寸，所有信息一目了然，并始终保持最新。

用于审核计算机视觉标注的团队协作界面。
专业版和企业版方案

专为团队协作打造

管理工作流、分配角色、跟踪贡献，并在团队和数据集扩展时保持项目井然有序。

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了解标注的工作方式

观看如何在 Ultralytics Platform 中上传数据、使用智能标注进行标注，并构建可用于训练的数据集。

标注完成了吗？开始训练吧。

选择 YOLO 模型和 GPU，一键开始训练。

1标注
2训练
3部署
探索训练功能

探索行业解决方案

了解各团队如何在生产环境中应用 Ultralytics 计算机视觉技术。

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安全与合规

企业级安全认证

经独立认证和审计，确保你的数据在传输和静态存储过程中都受到保护。

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SOC 2 Type I

通过 AICPA 安全性、可用性和保密性 TSC 鉴证

ISO 27001:2022

经认证的信息安全管理体系

加密

所有存储和传输中的数据均经过加密

GDPR 与 CCPA

符合全球数据保护法规

常见问题

  • 可以。Ultralytics Platform 支持导入采用 YOLO 和 COCO 格式标注的数据集，这两种格式是计算机视觉领域使用最广泛的标注标准。如果你使用 CVAT 或 Roboflow 等其他工具完成标注，并导出为其中一种格式，就可以直接上传并立即开始训练。

  • 计算机视觉模型使用带标签的数据集进行训练，学习将视觉模式与数据中的标注标签关联起来。训练数据的质量、规模和平衡性会直接影响模型的性能。Ultralytics Platform 将标注工作流直接连接到云端训练，无需切换工具。

  • Ultralytics Platform 支持使用 YOLO 格式和 COCO 格式导入数据集，并会在上传时自动检测格式。如果你使用 CVAT、LabelImg 或 LabelMe 等开源工具标注数据，只需将标签导出为 YOLO 或 COCO 格式，平台就会自动解析。你可以将平台中的标注导出为 Ultralytics NDJSON 格式。

  • 手动标注是指标注人员使用标注工具直接在图像上绘制标签。智能标注则使用 AI 算法，例如 Meta 开发的开源模型 Segment Anything（SAM），以极少的人工输入为图像预标注。大多数生产工作流会结合两种方式：用智能标注提高速度，再通过人工审核确保准确性。

  • 图像标注是为图像中的对象、特征或区域添加标签的过程。这是训练计算机视觉模型的基础步骤，适用于目标检测、图像分割、图像分类和姿态估计等任务。标注类型因使用场景而异，包括边界框、多边形、掩码和关键点。开源工具和专用商业平台都可以用于标注。

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