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ultralytics — Framework di deep learning per rilevamento di oggetti, segmentazione, classificazione, stima della posa e tracciamento, utilizzando modelli YOLO pre-addestrati e API Python/CLI. | Kitploit
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GitHubultralytics/ultralytics

ultralytics

Framework di deep learning per rilevamento di oggetti, segmentazione, classificazione, stima della posa e tracciamento, utilizzando modelli YOLO pre-addestrati e API Python/CLI.

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Ultralytics crea modelli YOLO all'avanguardia (SOTA) basati su anni di ricerca fondamentale nella computer vision e nell'IA. Costantemente aggiornati per prestazioni e flessibilità, i nostri modelli sono veloci, accurati e facili da usare. Eccellono in attività di object detection, instance segmentation, semantic segmentation, depth estimation, image classification, pose estimation e oriented object detection, e possono tracciare gli oggetti rilevati attraverso i fotogrammi video.

Trova la documentazione dettagliata nella Ultralytics Docs. Ottieni supporto tramite GitHub Issues. Partecipa alle discussioni su Discord, Reddit e gli Ultralytics Community Forums!

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Di seguito trovi l'installazione rapida e gli esempi di utilizzo. Per una guida completa su training, validation, prediction e deployment, consulta la nostra documentazione completa Ultralytics Docs.

Installazione

Installa il pacchetto ultralytics, incluse tutte le requirements, in un ambiente Python>=3.8 con PyTorch>=1.8.

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