YOLO 企业 利用人工智能扩展业务 将Ultralytics YOLO 集成到您的应用程序中,或利用我们的无代码解决方案优化 ML 模型管道。 无论您是初创企业还是大型企业,YOLO 都能为计算机视觉问题提供高效、可扩展的解决方案。 YOLO 学术界 利用计算机视觉促进您的学术研究 ...
了解Ultralytics YOLO - 最新的实时对象检测和图像分割技术。了解其功能,最大限度地发挥其在项目中的潜力。
Ultralytics YOLO extends its object detection features to provide robust and versatile object tracking:Real-Time Tracking: Seamlessly track objects in high-frame-rate videos. Multiple Tracker Support: Choose from a variety of established tracking algorithms. Customizable Tracker Configurations: Tailor the...
YOLOv11(ultralytics)源码地址: https://github.com/ultralytics/ultralytics/https://github.com/ultralytics/ultralytics/ 点进去下载代码,现在还在持续更新,这里使用v8.3.20版本演示,进不去可能需要科学上网,或者点击下载 https://pan.quark.cn/s/472836a52471 夸克网盘下载 ,我上传了多版本可以全部转存避免...
conda create -n ultralytics-main --python==3.8 conda activate ultralytics-main pip install ultralytics 启动项目 使用pycharm启动项目,并且添加一个123.py文件,输入代码: fromultralyticsimportYOLO# Load a modelmodel=YOLO("yolov8n.yaml")# build a new model from scratchmodel=YOLO("yolov8n.pt"...
B站同步视频教程:树莓派部署Ultralytics YOLO(5)系统镜像备份 1. 镜像烧录 Ubuntu 24.01树莓派镜像:下载地址 win32diskimager:镜像写入工具官网下载地址 SD Card Formatter:格式化工具官网下载地址 user:pi passwd:123456 查看设备型号文件:在终端中运行以下命令可以查看设备型号 cat /sys/firmware/devicetree/base/...
Ultralytics YOLO11 是一个尖端的、最先进(SOTA)的模型,基于之前 YOLO 版本的成功,并引入了新功能和改进以进一步提升性能和灵活性。YOLO11 被设计得快速、准确且易于使用,是进行广泛对象检测和跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的理想选择。 我们希望这里的资源能帮助你充分利用 YOLO。请浏览 Ultralytics 文档...
└── yolov5 # You can obtainthisfrom https://github.com/ultralytics/yolov5 main.py 这是一个有3个函数: @app.get(' /notify/v1/health '),这是检查应用程序运行状况的端点。它返回一个带有消息“OK”的JSON响应。这个端点用于检查Kubernetes的readinessProbe和liveessprobe。
Ultralytics 源代码地址:https://github.com/ultralytics/ultralytics.git. 概述 YOLO-NAS 由 Deci AI 开发,是一个突破性的目标检测基础模型。它是先进的神经架构搜索技术的产物,经过精心设计,旨在解决以前 YOLO 模型的局限性。 YOLO-NAS 在量化支持和准确性与延迟权衡方面取得了显着改进,代表了目标检测领域的重...
YOLO11是Ultralytics公司YOLO系列实时目标检测器的最新迭代版本,它以尖端的准确性、速度和效率重新定义了可能实现的性能。在之前YOLO版本取得的显著进步基础上,YOLO11在架构和训练方法上进行了重大改进,使其成为各种计算机视觉任务中的通用选择。除了传统的目标检测外,YOLO11 还支持目标跟踪、实例分割、姿态估计、OBB定向...