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利用Ultralytics YOLO 模型为视觉人工智能解决方案提供动力，通过高效的计算机视觉任务，实现快速、准确的图像和视频实时分析。
直接在浏览器中探索Ultralytics YOLO 模型的工作原理。
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Ultralytics YOLO 模型专为边缘和云部署而设计，为您的实时视觉人工智能项目带来灵活性。这意味着，在各种基础设施上都能获得更快、更可靠的结果。
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跨平台、跨设备轻松集成Ultralytics YOLO 模型，适用于所有视觉人工智能工作流程。您的数据将保留在本地，您可以放心地保护这些数据。
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我们为Ultralytics YOLO 模型提供灵活的许可选项，包括学术许可、开源许可和企业许可。请选择最适合您需求的选项。
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在Ultralytics，我们为自己拥有一个全球性的活跃社区而感到自豪。通过专门的支持渠道、论坛和定期更新，您将始终获得成功所需的资源。
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我们致力于改进我们的模型，突破视觉人工智能的界限。模型性能是我们研发的核心，以准确性、效率和精简的基础设施为主导。
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我们的模型Ultralytics YOLOv5、Ultralytics YOLOv8、Ultralytics YOLO11 Ultralytics 。每个版本均提升了准确率与运行速度，并支持多种视觉任务，如目标检测、分割及姿势估计 多样化的AI应用姿势估计
适用于您具体场景Ultralytics YOLO 取决于您的需求。Ultralytics 模型在准确性、速度和多任务支持方面实现了最新改进。
Ultralytics Python 软件包，开发人员可以轻松访问Ultralytics YOLO 模型，在Python 项目中训练、验证和部署对象检测和分割等计算机视觉任务。
Ultralytics 包含YOLO26n、YOLO26s、YOLO26m、YOLO26l和YOLO26x等不同变体。这些变体通过调整模型规模，在速度与精度之间取得平衡，以满足各类应用场景的需求。
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