المساعدة#
مرحبًا بك في صفحة مساعدة Ultralytics. تجمع هذه الصفحة أدلة عملية وسياسات وأسئلة شائعة لدعم عملك مع نماذج ومستودعات Ultralytics YOLO.
- الأسئلة الشائعة (FAQ): اعثر على إجابات عن الأسئلة والمشكلات الشائعة التي يواجهها مجتمع مستخدمي Ultralytics YOLO والمساهمين فيه.
- دليل المساهمة: تعرّف على بروتوكولات المساهمة، بما في ذلك كيفية إرسال طلبات السحب والإبلاغ عن الأخطاء وغير ذلك.
- دليل التكامل المستمر (CI): تعرّف على عمليات CI التي نستخدمها، مع تقارير حالة لكل مستودع من مستودعات Ultralytics.
- اتفاقية ترخيص المساهم (CLA): راجع CLA لفهم الحقوق والمسؤوليات المرتبطة بالمساهمة في مشروعات Ultralytics.
- دليل الحد الأدنى من المثال القابل لإعادة الإنتاج (MRE): تعلّم عملية إنشاء MRE، وهي خطوة ضرورية لحل تقارير الأخطاء بسرعة وفعالية.
- مدونة قواعد السلوك: تدعم إرشادات مجتمعنا أجواءً قائمة على الاحترام والانفتاح لجميع المتعاونين.
- سياسة البيئة والصحة والسلامة (EHS): تعرّف بالتزامنا بالاستدامة ورفاه جميع أصحاب المصلحة لدينا.
- سياسة الأمان: اطّلع على بروتوكولات الأمان لدينا وإجراءات الإبلاغ عن الثغرات الأمنية.
- سياسة الخصوصية: اقرأ سياسة الخصوصية لدينا لفهم كيفية حماية بياناتك واحترام خصوصيتك في جميع خدماتنا وعملياتنا.
نشجّعك على مراجعة هذه الموارد لضمان تجربة سلسة ومثمرة. وإذا احتجت إلى دعم إضافي، فتواصل معنا عبر مشكلات GitHub أو مجتمع Ultralytics.
الأسئلة الشائعة#
يعد نموذج Ultralytics YOLO (You Only Look Once) نموذج اكتشاف كائنات متطوراً في الوقت الفعلي. وتقدم أحدث نسخه، وهي YOLO26، استنتاجاً أسرع وأخف وزناً مع رأس اختياري خالٍ من خوارزمية NMS ومن طرف إلى طرف، وهو مُحسَّن للحافة والأجهزة منخفضة الطاقة، مما يجعله مثالياً لمجموعة واسعة من التطبيقات، بدءاً من تحليل الفيديو في الوقت الفعلي وحتى أبحاث التعلم الآلي المتقدمة. لقد جعلت كفاءة نموذج YOLO في اكتشاف الكائنات في الصور والفيديوهات الحل الأمثل للشركات والباحثين الساعين إلى دمج قدرات رؤية حاسوبية قوية في مشاريعهم.
لمزيد من التفاصيل حول الإصدار الحالي، تفضل بزيارة توثيق YOLO26. بالنسبة للعائلة القادمة، استكشف YOLO27 (قريباً)؛ نماذج YOLO27 (قريباً) غير متوفرة بعد ولم يتم تحديد موعد للإطلاق.
تُعد المساهمة في مستودعات Ultralytics YOLO أمرًا مباشرًا. ابدأ بمراجعة دليل المساهمة لفهم بروتوكولات إرسال طلبات السحب والإبلاغ عن الأخطاء وغير ذلك. وستحتاج أيضًا إلى توقيع اتفاقية ترخيص المساهم (CLA) لضمان الاعتراف القانوني بمساهماتك. وللإبلاغ الفعّال عن الأخطاء، راجع دليل الحد الأدنى من المثال القابل لإعادة الإنتاج (MRE).
توفّر Ultralytics Platform حلًا سلسًا لإدارة مشروعات تعلّم الآلة من دون الحاجة إلى كتابة التعليمات البرمجية. وتمكّنك بسهولة من إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي مثل YOLO26 وتدريبها ونشرها. وتشمل الميزات الفريدة التدريب السحابي والتتبع في الوقت الفعلي وإدارة مجموعات البيانات البديهية. وتبسّط Ultralytics Platform سير العمل بأكمله، بدءًا من معالجة البيانات ووصولًا إلى نشر النماذج، ما يجعلها أداة لا غنى عنها للمبتدئين والمستخدمين المتقدمين على حد سواء.
للبدء، تفضل بزيارة دليل البدء السريع لـ Ultralytics Platform.
يتضمن التكامل المستمر (CI) في Ultralytics عمليات مؤتمتة تضمن سلامة قاعدة التعليمات البرمجية وجودتها. ويتضمن إعداد CI لدينا النشر باستخدام Docker، وفحص الروابط المعطلة، وتحليل CodeQL، والنشر إلى PyPI. وتساعد هذه العمليات في الحفاظ على استقرار المستودعات وأمانها من خلال تشغيل الاختبارات وعمليات التحقق تلقائيًا على التعليمات البرمجية المُرسلة حديثًا.
تعرّف على المزيد في دليل التكامل المستمر (CI).
تولي Ultralytics خصوصية البيانات أهمية كبيرة. وتوضح سياسة الخصوصية لدينا كيفية جمع البيانات المجهّلة واستخدامها لتحسين حزمة YOLO، مع إعطاء الأولوية لخصوصية المستخدم وتحكمه. ونلتزم بلوائح صارمة لحماية البيانات لضمان أمان معلوماتك في جميع الأوقات.
لمزيد من المعلومات، راجع سياسة الخصوصية.