Ultralytics 2024 年度亮点：推动视觉 AI 创新
加入我们，一起回顾 Ultralytics 2024 年的精彩亮点，包括计算机视觉领域的创新、具有影响力的全球活动以及不断壮大的社区。
2024 年对 人工智能 (AI) 来说是激动人心的一年，视觉 AI 在我们与技术交互的方式上取得了巨大进步。视觉 AI，即 计算机视觉 (CV)，是 AI 的一个领域，它教会机器像人类一样理解和解释图像与视频。它可以应用于各种场景，从帮助医生更早发现疾病，到让 制造业 变得更智能、更高效。
在 Ultralytics，2024 年的工作重点是让视觉 AI 变得更易用、更准确、更通用。随着全新的 Ultralytics YOLO11 模型发布以及对 Ultralytics Python 软件包 的更新，我们的团队在 Ultralytics 不断树立速度和精度的新标杆。事实上，每天有 5 亿张图像通过 Ultralytics 软件包进行分析。
除了致力于前沿技术，Ultralytics 还专注于与 AI 社区 建立联系，并观察计算机视觉如何被用于解决现实世界的问题。通过合作、活动以及不断发展的社区，Ultralytics 全年都在开启令人兴奋的各种可能性。
那么，让我们回顾一下 Ultralytics 2024 年的精彩亮点吧！
Link to this section以 YOLO11 开辟新领域：2024 年的关键里程碑#
2024 年伊始，我们庆祝了计算机视觉模型 Ultralytics YOLOv8 发布一周年。在成功的基础上，YOLOv8.1 版本引入了更新，使其速度更快、精度更高，并与新的硬件和数据集兼容。这些改进让开发者能更轻松地在实际应用中使用该模型，从实时检测物体到更精确地进行分类。
该版本的一个突出功能是增加了对 旋转目标检测 (OBB) 的支持，这使模型能够识别不同角度的物体——对于航空影像、文本识别和卫星图像分析等任务来说，这是一个颠覆性的变化。
图 1. 使用 Ultralytics YOLO11 进行旋转目标检测 (OBB)。
在该年晚些时候，YOLO11 的发布 将标准提到了更高水平。这一新模型效率更高、精度更准，并支持 YOLOv8 所知的所有 计算机视觉任务。YOLO11 的发布还带来了 YOLO11 Enterprise 模型，这些模型在专有数据集上进行训练，旨在为企业提供无与伦比的性能。
伴随着这些创新，Ultralytics 全年对其 Python 软件包进行了一些新的更新，使开发者更容易将 Ultralytics YOLO 模型集成到他们的工作流中。
以下是 2024 年一些 关键发布 的快速概览：
- 更简单的文档：增强的指南和资源，帮助开发者快速理解并使用这些工具。
- 更智能的导出选项：增加了对 OpenVINO 等技术的支持，这使得 AI 模型在各种设备上运行得更快。
- 更好的 AI 性能：修复了处理数据时的问题，并改进了软件包在处理小型任务时的表现，使其更可靠、更高效。
Link to this sectionUltralytics 在 2024 年的一些重大胜利#
二月份，通过 Microsoft for Startups Founders Hub，Ultralytics 获得了 15 万美元的 Microsoft Azure 云积分。这份慷慨的支持一直是持续研究和开发工作的推动力，尤其是针对 YOLOv8 和 YOLO11。这些积分使团队能够扩展工作规模、优化 目标检测 模型，并探索视觉 AI 中的新创新。
Ultralytics 还在 Intel Ignite Europe 项目期间荣获两项特别奖项。团队因成功完成 Intel Ignite Europe Batch #7 项目而获得认可，这是一个由 Intel 发起的极具选择性的计划，旨在通过指导、研讨会和交流机会支持有潜力的初创公司。Ultralytics 还被评为“最具热度初创公司”，以表彰团队在整个项目中取得的创新成就和重大影响力。
图 2. Ultralytics 荣获“最具热度初创公司”奖项。
Link to this section展现 Ultralytics 2024 年的全球影响力#
全年，Ultralytics 有机会在各大全球活动中展示其视觉 AI 创新，与行业领袖建立联系，并激励其不断发展的社区。巴塞罗那世界移动通信大会 (4YFN)（2 月 26-29 日）见证了创始人兼首席执行官 Glenn Jocher 与增长总监 Paula Derrenger 一同展示了 YOLOv8 和 Ultralytics HUB 应用——这是一个旨在创建和训练 Ultralytics YOLO 模型 的无代码平台。
图 3. Ultralytics 创始人兼首席执行官 Glenn Jocher 在 4YFN 舞台上。
次月，在 NVIDIA GTC 2024（3 月 18-21 日）期间，Ultralytics 团队与全球 AI 专业人士进行了交流，收到了关于 YOLOv8 影响力的积极反馈。
随后在柏林，Ultralytics 参加了 WeAreDevelopers World Congress 2024（7 月 17-19 日），与超过 20,000 名开发者、初创公司和行业领袖建立了联系。活动以 Intel AI 峰会开场，机器学习工程师 Francesco Mattioli 在现场演示中展示了 YOLOv8 在 iPhone 15 上的实时性能，展示了它与 Intel 硬件的无缝集成。
在主会议上，Ultralytics 在展位上举办了互动演示，突出了 YOLOv8 的通用性，并与使用该模型进行缺陷检测和学术研究等应用的开发者进行了交流。
图 4. 我们的机器学习工程师 Francesco Mattioli 在 WeAreDevelopers World Congress 2024。
年末，在 Maker Faire Shenzhen 2024（11 月 16-17 日），Ultralytics 由嵌入式计算机视觉工程师 Lakshantha Dissanayake 和高级机器学习工程师 Jing Qiu 代表参加。他们展示了 YOLO11 的实时演示，并发表了主题演讲，强调了视觉 AI 在推动可持续发展方面的作用。
图 5. 团队展示了使用 YOLO11 的实时演示。
Link to this section在 YOLO Vision 2024 探索视觉 AI 的未来#
虽然 Ultralytics 今年参加了许多活动，但团队也举办了年度混合活动 YOLO Vision 2024 (YV24)。YV24 于 9 月 27 日在马德里的 Google for Startups Campus 举行，并向全球进行了直播，汇集了专家、开发者和爱好者，共同庆祝视觉 AI 的进步。
一个关键亮点是 YOLO11 的发布，其中包括 30 个新模型。这些模型更快、更高效、更准确，其中 YOLO11m 在 COCO 数据集上取得了更好的结果，且参数量比 YOLOv8m 减少了 22%。
该活动还举办了关于生成式 AI、AI 领导力中的女性 以及社区建设策略等主题的引人入胜的小组讨论。来自 Ultralytics、顶尖大学和创新初创公司的演讲者分享了见解，旨在促进创新和包容性。
图 6. YOLO Vision 2024 是 Ultralytics 团队建立联系的好机会。
活动中还展示了 YOLO 模型的实际应用，包括通过无人机监视进行的鲨鱼检测和牛群行为监测，展现了其在各行各业的通用性。与 Intel、NVIDIA 和 Sony 等公司的合作进一步突出了 Ultralytics YOLO 与尖端硬件的无缝集成，实现了优化的 边缘 AI 性能。
Link to this section与视觉 AI 社区互动#
Ultralytics 在 2024 年积极与视觉 AI 社区互动，分享见解、促进合作并展示其技术的现实影响。以下是一些主要亮点：
- IE University: Glenn Jocher 发表了演讲，分享了 Ultralytics 在 YOLOv5 和 YOLOv8 方面的历程和进步。会议以引人入胜的问答环节结束，提供了关于视觉 AI 在各行业应用的实际见解。
- South Summit Startup Competition: Ultralytics 是马德里这场比赛的决赛入围者，Glenn Jocher 在“下一件大事”舞台上进行了演讲，展示了 YOLOv8 在医疗保健、农业和零售等行业中的变革性影响。团队还在展位上进行了现场演示，引发了学生、研究人员和行业专业人士的深入讨论。
- Chaihuo Makerspace: 在深圳的首个创客空间，Ultralytics 团队发表了关于 YOLO 目标检测的演讲，与众多 DIY 爱好者和企业家观众分享了他们的最新进展。
- SatCen: Glenn Jocher 分享了 YOLO11 的更新，重点介绍了其在减少假阴性、提高处理速度方面的进步，及其在地理信息系统 (GIS) 中的应用，例如分析空间数据、制图以及用于环境监测和城市规划的卫星图像分析。
图 7。Ultralytics 团队在 South Summit Madrid 2024。
Link to this section关于 2024 年的反思#
为了更深入了解 2024 年对 Ultralytics 的深远影响，数字本身就很有说服力。今年，Ultralytics 工具通过 pip 被下载了 6400 万次，展示了 Ultralytics YOLO 模型在全球开发者中的普及度在不断上升。在 GitHub 上，Ultralytics 在其仓库中收获了超过 9.65 万颗星，凸显了其在开源社区中的影响力和领导地位。
使用统计数据同样令人印象深刻。Ultralytics 产品每月有 500 万次访问，每天使用 Ultralytics 软件包训练的模型高达 300 万个。
Ultralytics 的 YOLO 模型提供了多种 模式，例如用于分析图像或视频并生成物体预测的 “predict” 模式，以及用于在视频帧中跟踪物体以便持续监控的 “track” 模式。仅在 2024 年，跟踪 模式每天被调用 1.1 亿次，而 预测 模式每天使用 6.5 亿次，展示了 YOLO 模型在实际应用中的核心作用。
Link to this section总结突破性的一年#
2024 年对 Ultralytics 来说是意义非凡的一年，标志着视觉 AI 的关键进步和里程碑。YOLO11 的发布树立了性能和通用性的新标准，而像 Ultralytics Explorer 这样的工具则赋能开发者和研究人员提升他们的项目。
通过全球活动、合作伙伴关系和社区倡议，Ultralytics 继续在计算机视觉领域产生深远影响。今年的成就不仅展示了技术创新，还展示了全球社区共同推动进步的力量。
随着 2025 年临近，Ultralytics 团队比以往任何时候都更有动力去突破界限，创造能够支持全球开发者和企业的工具。
欲了解更多信息，请访问我们的 GitHub 仓库，并参与我们的 社区。在我们的解决方案页面上探索 自动驾驶汽车中的 AI 和 农业中的计算机视觉 的应用。 🚀
