
वस्तु पहचान, सेगमेंटेशन, वर्गीकरण, पोज़ अनुमान और ट्रैकिंग के लिए डीप लर्निंग फ्रेमवर्क, जो पूर्व-प्रशिक्षित YOLO मॉडल और Python/CLI APIs का उपयोग करता है।
Ultralytics कंप्यूटर विज़न और AI में वर्षों के मूलभूत शोध पर आधारित अत्याधुनिक (SOTA) YOLO मॉडल बनाता है। प्रदर्शन और लचीलेपन के लिए निरंतर अद्यतन किए जाने वाले, हमारे मॉडल तेज़, सटीक, और उपयोग में आसान हैं। वे ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, इंस्टेंस सेगमेंटेशन, सेमांटिक सेगमेंटेशन, डेप्थ एस्टिमेशन, इमेज क्लासिफिकेशन, पोज़ एस्टिमेशन, और ओरिएंटेड ऑब्जेक्ट डिटेक्शन कार्यों में उत्कृष्ट हैं, और वीडियो फ़्रेमों में पहचाने गए ऑब्जेक्ट्स को ट्रैक कर सकते हैं।
विस्तृत दस्तावेज़ीकरण Ultralytics Docs में खोजें। GitHub Issues के माध्यम से सहायता प्राप्त करें। Discord, Reddit, और Ultralytics Community Forums पर चर्चाओं में शामिल हों!
व्यावसायिक उपयोग के लिए Ultralytics Licensing पर एंटरप्राइज़ लाइसेंस का अनुरोध करें।
क्विकस्टार्ट इंस्टॉलेशन और उपयोग के उदाहरणों के लिए नीचे देखें। प्रशिक्षण, सत्यापन, पूर्वानुमान, और परिनियोजन पर व्यापक मार्गदर्शन के लिए, हमारे पूर्ण Ultralytics Docs देखें।
ultralytics पैकेज को सभी requirements सहित, Python>=3.8 वातावरण में PyTorch>=1.8 के साथ इंस्टॉल करें।