ultralytics/ultralyticsDeep-Learning-Framework für Objekterkennung, Segmentierung, Klassifizierung, Posenschätzung und Tracking unter Verwendung vortrainierter YOLO-Modelle sowie Python-/CLI-APIs.
Ultralytics entwickelt modernste (SOTA) YOLO-Modelle, die auf jahrelanger Grundlagenforschung in den Bereichen Computer Vision und KI aufbauen. Unsere Modelle werden kontinuierlich hinsichtlich Leistung und Flexibilität aktualisiert und sind schnell, präzise und einfach zu verwenden. Sie zeichnen sich bei Aufgaben wie Objekterkennung, Instanzsegmentierung, semantischer Segmentierung, Tiefenschätzung, Bildklassifizierung, Posenschätzung und orientierter Objekterkennung aus und können erkannte Objekte über Videoframes hinweg verfolgen.
Ausführliche Dokumentation finden Sie in den Ultralytics Docs. Support erhalten Sie über GitHub Issues. Nehmen Sie an Diskussionen auf Discord, Reddit und in den Ultralytics Community Forums teil!
Fordern Sie eine Enterprise-Lizenz für die kommerzielle Nutzung unter Ultralytics Licensing an.
Nachfolgend finden Sie Schnellstart-Installations- und Verwendungsbeispiele. Umfassende Anleitungen zu Training, Validierung, Vorhersage und Deployment finden Sie in unseren vollständigen Ultralytics Docs.
Installieren Sie das Paket ultralytics, einschließlich aller Anforderungen, in einer Python>=3.8-Umgebung mit PyTorch>=1.8.
