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Ultralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、画像分類、ポーズ推定、物体追跡

オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、分類、トレーニング、エクスポートのためのPyTorchにおけるUltralytics YOLOv5。

PyTorchによるYOLOv3、YOLOv3-SPP、およびYOLOv3-tinyの実装。トレーニング、検証、推論、マルチフォーマットエクスポートを備えたリアルタイム物体検出用。

YOLOモデル向けのNVIDIA DeepStream SDK 8.0 / 7.1 / 7.0 / 6.4 / 6.3 / 6.2 / 6.1.1 / 6.1 / 6.0.1 / 6.0 / 5.1の実装

🚀 NVIDIA向けの高効率かつ高速なYOLOデプロイツールキット 🛠️

軸ごとの総力戦対応、シームレスな3凸作成、ブルーアーカイブの自動化を実現するプログラム（Steam対応済み）

COCO、LabelMe、Labelbox、VoTT、INFOLKS、ATH アノテーション用のレガシー JSON-to-YOLO データセット変換ツール。Ultralytics パッケージの convert_coco() に置き換えられました。

ROS 2 向け Ultralytics YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、YOLOv11、YOLOv12

すべての FPS ゲーム向けの AI ベースのエイムボット

Ultralyticsの共有ロゴ、メディア、サンプル画像、事前学習済みモデルの重み、データセットの成果物、リリースアセット

PyTorch、OpenCV、Sort Tracking を使用した YOLOv7 オブジェクト追跡

簡便でモジュール化されたコンピュータービジョン検出器、トラッカー、SAM。10行未満のコードで YOLOv9、v8、v7、v6、v5、R、X を実行可能。

🚀 ONNX-Runtime を活用した、YOLO11 による高性能なリアルタイム物体検出ソリューション ⚡️

主要なコンピュータビジョンタスクにおいてリアルタイムな Core ML 推論を行うための Ultralytics YOLO iOS アプリおよび Swift パッケージ