yolo11

Ultralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — détection d'objets, segmentation d'instances, segmentation sémantique, classification d'images, estimation de pose, suivi d'objets.

Implémentation de réseaux de deep learning populaires avec l'API de définition de réseau TensorRT.

🔥🔥🔥 Modèles améliorés axés sur YOLO11, YOLOv8, TYOLOv12, YOLOv10, RT-DETR, YOLOv7 et YOLOv5, avec prise en charge de l'amélioration du backbone, du neck, de la head, de la perte, de l'IoU, du NMS et d'autres modules🚀

Transformez n'importe quel ordinateur ou appareil périphérique en centre de commande pour vos projets de vision par ordinateur.

Boîte à outils de déploiement YOLO plus simple et plus rapide pour NVIDIA

TensorRT pour la série YOLO (YOLOv11, YOLOv10, YOLOv9, YOLOv8, YOLOv7, YOLOv6, YOLOX, YOLOv5), avec prise en charge du plugin NMS.

🚀🚀🚀 Implémentation de la série YOLO dans PaddlePaddle, PP-YOLOE+, RT-DETR, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8, YOLOv10, YOLOX, YOLOv5u, YOLOv7u, YOLOv6Lite, RTMDet et ainsi de suite. 🚀🚀🚀

Reconnaissance de captcha à curseur simple/multiple encoches, installation via pip, déploiement possible d'API en local ou sur serveur

🚀 Une solution de détection d'objets en temps réel haute performance utilisant YOLO11 ⚡️ propulsée par ONNX-Runtime

Bibliothèque Python pour la détection de petits objets et la segmentation d'instances avec YOLO

dddmr_navigation est une solution de navigation 3D pour robots mobiles incluant la cartographie, la localisation, la perception, la planification de trajectoire, le contrôleur et la pile de navigation.

Application iOS et package Swift Ultralytics YOLO pour l'inférence Core ML en temps réel sur les principales tâches de vision par ordinateur.