ultralytics

Ultralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — phát hiện đối tượng, phân đoạn thực thể, phân đoạn ngữ nghĩa, phân loại hình ảnh, ước lượng tư thế, theo dõi đối tượng

Ultralytics YOLOv5 trong PyTorch dùng để phát hiện đối tượng, phân đoạn thực thể, phân loại, đào tạo và xuất.

Bản cài đặt PyTorch của YOLOv3, YOLOv3-SPP và YOLOv3-tiny dùng để phát hiện đối tượng thời gian thực với tính năng huấn luyện, xác thực, suy luận và xuất ra nhiều định dạng.

Triển khai 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 cho các mô hình YOLO

🚀 Bộ công cụ triển khai YOLO dễ dàng và nhanh hơn cho NVIDIA 🛠️

Chương trình tự động hóa Blue Archive hỗ trợ tối ưu tổng lực chiến theo trục, tạo cấu hình ba đội liền mạch (đã tương thích với Steam)

Trình chuyển đổi tập dữ liệu JSON sang YOLO cũ dành cho các chú thích COCO, LabelMe, Labelbox, VoTT, INFOLKS và ATH. Đã được thay thế bởi convert_coco() trong gói Ultralytics.

Ultralytics YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLOv11, YOLOv12 cho ROS 2

Aim-bot dựa trên AI cho tất cả các trò chơi FPS

Chia sẻ logo, phương tiện, hình ảnh mẫu, trọng số mô hình được huấn luyện trước, dữ liệu tập hợp và tài sản phát hành của Ultralytics.

Theo dõi đối tượng YOLOv7 sử dụng PyTorch, OpenCV và Sort Tracking.

Các bộ phát hiện, theo dõi và SAM thị giác máy tính dễ dàng & mô-đun - Chạy YOLOv9, v8, v7, v6, v5, R, X trong chưa đầy 10 dòng mã.

Giải pháp phát hiện đối tượng thời gian thực hiệu năng cao sử dụng YOLO11 được hỗ trợ bởi ONNX-Runtime

Ứng dụng iOS và gói Swift Ultralytics YOLO hỗ trợ suy luận Core ML thời gian thực cho các tác vụ thị giác máy tính chính.