敬请关注 YOLO Vision 2025！
2025年9月25日
英国夏令时 10:00 - 18:00
混合活动
通过 Ultralytics YOLO 模型为视觉 AI 解决方案提供支持，通过高效的计算机视觉任务实现对图像和视频的快速、准确的实时分析。
探索 Ultralytics YOLO 模型如何在您的浏览器中直接工作。
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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 AI 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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在各种平台、设备和所有视觉AI工作流程中轻松集成Ultralytics YOLO模型。您的数据保留在本地，您可以确信它仍然受到保护。
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我们为 Ultralytics YOLO 模型提供灵活的许可选项，包括学术、开源和企业许可。请选择最适合您需求的选项。
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在 Ultralytics，我们为我们全球化且活跃的社区感到自豪。通过专门的支持渠道、论坛和定期更新，您将始终拥有成功所需的资源。
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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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我们的模型包括 Ultralytics YOLOv5、Ultralytics YOLOv8 和 Ultralytics YOLO11。每个版本都提高了准确性、速度，并支持多种视觉任务，例如目标检测、分割和姿态估计，以实现多功能的 AI 应用。
最适合您的用例的 Ultralytics YOLO 模型取决于您的需求。最新的 Ultralytics YOLO11 模型在准确率、速度和多任务支持方面提供了最新的改进。
Ultralytics Python 软件包提供了对 Ultralytics YOLO 模型的轻松访问，使开发人员可以在 Python 项目中训练、验证和部署计算机视觉任务，如目标检测和分割。
不同的 Ultralytics YOLO11 变体包括 YOLO11n、YOLO11s、YOLO11m、YOLO11l 和 YOLO11x。它们具有不同的大小，可在各种用途的速度和准确性之间提供平衡。
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