وطن
تقديم Ultralytics YOLOv8، وهو أحدث إصدار من نموذج الكشف عن الكائنات وتجزئة الصور في الوقت الفعلي المشهود له. YOLOv8 مبني على أحدث التطورات في التعلم العميق ورؤية الكمبيوتر ، مما يوفر أداء لا مثيل له من حيث السرعة والدقة. تصميمه الانسيابي يجعله مناسبا للتطبيقات المختلفة وقابلا للتكيف بسهولة مع منصات الأجهزة المختلفة ، من أجهزة الحافة إلى واجهات برمجة التطبيقات السحابية.
استكشف YOLOv8 محرر المستندات ، مورد شامل مصمم لمساعدتك على فهم ميزاته وإمكاناته والاستفادة منها. سواء كنت ممارسا متمرسا في التعلم الآلي أو جديدا في هذا المجال ، يهدف هذا المركز إلى تحقيق أقصى استفادة YOLOv8في مشاريعك
من أين تبدأ
- أقام
ultralytics
مع النقطة والبدء والتشغيل في دقائق ابدأ الآن - تنبأ صور ومقاطع فيديو جديدة مع YOLOv8 التنبؤ على الصور
- قطار جديد YOLOv8 نموذج على مجموعة البيانات المخصصة الخاصة بك تدريب نموذج
- المهام YOLOv8 مهام مثل التقسيم والتصنيف والوضع والتتبع استكشاف المهام
- جديد 🚀 استكشف مجموعات البيانات مع البحث الدلالي المتقدم و SQL استكشاف مجموعة بيانات
شاهد: كيفية تدريب YOLOv8 نموذج على مجموعة البيانات المخصصة الخاصة بك في جوجل كولاب.
YOLOنبذة تاريخية:
YOLO (أنت تنظر مرة واحدة فقط) ، وهو نموذج شائع للكشف عن الكائنات وتجزئة الصور ، تم تطويره بواسطة جوزيف ريدمون وعلي فرهادي في جامعة واشنطن. تم إطلاقه في عام 2015 ، YOLO اكتسبت شعبية بسرعة لسرعتها العالية ودقتها.
- قام YOLOv2 ، الذي تم إصداره في عام 2016 ، بتحسين النموذج الأصلي من خلال دمج تطبيع الدفعات وصناديق الربط ومجموعات الأبعاد.
- تم إطلاق YOLOv3 في عام 2018 ، مما أدى إلى تحسين أداء النموذج باستخدام شبكة أساسية أكثر كفاءة ، ومراسي متعددة وتجميع أهرمي مكاني.
- تم إصدار YOLOv4 في عام 2020 ، حيث قدم ابتكارات مثل زيادة بيانات Mosaic ، ورأس اكتشاف جديد خال من المرساة ، ووظيفة خسارة جديدة.
- YOLOv5 تم تحسين أداء النموذج بشكل أكبر وإضافة ميزات جديدة مثل تحسين المعلمات الفائقة وتتبع التجربة المتكامل والتصدير التلقائي إلى تنسيقات التصدير الشائعة.
- تم فتح YOLOv6 بواسطة Meituan في عام 2022 وهو قيد الاستخدام في العديد من روبوتات التوصيل المستقلة للشركة.
- أضاف YOLOv7 مهام إضافية مثل تقدير الوضع على مجموعة بيانات النقاط الرئيسية COCO.
- YOLOv8 هو أحدث إصدار من YOLO ب Ultralytics. كنموذج متطور ومتطور (SOTA) ، YOLOv8 يعتمد على نجاح الإصدارات السابقة ، ويقدم ميزات وتحسينات جديدة لتحسين الأداء والمرونة والكفاءة. YOLOv8 يدعم مجموعة كاملة من مهام الذكاء الاصطناعي الرؤية ، بما في ذلك الكشف والتجزئة وتقدير الوضع والتتبع والتصنيف. يتيح هذا التنوع للمستخدمين الاستفادة YOLOv8عبر تطبيقات ومجالات متنوعة.
- يولو v9 يقدم طرقا مبتكرة مثل معلومات التدرج القابلة للبرمجة (PGI) وشبكة تجميع الطبقات الفعالة المعممة (GELAN).
YOLO التراخيص: كيف هو Ultralytics YOLO مرخص؟
Ultralytics يقدم خيارين للترخيص لاستيعاب حالات الاستخدام المتنوعة:
- AGPL-3.0 الترخيص: يعد هذا الترخيص مفتوح المصدر المعتمد من OSI مثاليا للطلاب والمتحمسين ، مما يعزز التعاون المفتوح ومشاركة المعرفة. راجع ملف الترخيص لمزيد من التفاصيل.
- ترخيص المؤسسة: مصمم للاستخدام التجاري ، يسمح هذا الترخيص بالتكامل السلس ل Ultralytics البرمجيات والنماذج الذكاء الاصطناعي في السلع والخدمات التجارية ، متجاوزة متطلبات المصدر المفتوح AGPL-3.0. إذا كان السيناريو الخاص بك يتضمن تضمين حلولنا في عرض تجاري ، فتواصل من خلال Ultralytics الترخيص.
تم تصميم استراتيجية الترخيص الخاصة بنا لضمان إعادة أي تحسينات على مشاريعنا مفتوحة المصدر إلى المجتمع. نحن نحمل مبادئ المصدر المفتوح قريبة من قلوبنا ❤️ ، ومهمتنا هي ضمان إمكانية استخدام مساهماتنا وتوسيعها بطرق مفيدة للجميع.