Hilfe#
Willkommen auf der Hilfeseite von Ultralytics. Hier findest du praktische Anleitungen, Richtlinien und häufig gestellte Fragen, die dich bei deiner Arbeit mit Ultralytics-YOLO-Modellen und -Repositories unterstützen.
- Häufig gestellte Fragen (FAQ): Hier findest du Antworten auf häufige Fragen und Probleme, auf die die Community der Ultralytics-YOLO-Nutzer und Mitwirkenden stößt.
- Leitfaden zum Mitwirken: Erfahre, wie du dich einbringen kannst, zum Beispiel durch Pull Requests, Fehlermeldungen und mehr.
- Leitfaden zur kontinuierlichen Integration (CI): Erfahre mehr über unsere CI-Prozesse und sieh dir die Statusberichte der einzelnen Ultralytics-Repositories an.
- Lizenzvereinbarung für Beitragende (CLA): Lies die CLA, um die Rechte und Pflichten zu verstehen, die mit Beiträgen zu Ultralytics-Projekten verbunden sind.
- Leitfaden für ein minimal reproduzierbares Beispiel (MRE): Erfahre, wie du ein MRE erstellst – eine wichtige Voraussetzung dafür, Fehlerberichte zeitnah und wirksam zu bearbeiten.
- Verhaltenskodex: Unsere Community-Richtlinien fördern einen respektvollen und offenen Umgang miteinander.
- Richtlinie zu Umwelt, Gesundheit und Sicherheit (EHS): Erfahre mehr über unser Engagement für Nachhaltigkeit und das Wohlergehen aller unserer Interessengruppen.
- Sicherheitsrichtlinie: Informiere dich über unsere Sicherheitsprotokolle und das Verfahren zum Melden von Sicherheitslücken.
- Datenschutzerklärung: Lies unsere Datenschutzerklärung, um zu erfahren, wie wir deine Daten schützen und deine Privatsphäre bei all unseren Diensten und Abläufen respektieren.
Wir empfehlen dir, diese Ressourcen durchzusehen, damit du reibungslos und produktiv arbeiten kannst. Wenn du zusätzliche Unterstützung benötigst, wende dich über GitHub Issues oder die Ultralytics-Community an uns.
Häufig gestellte Fragen#
Ultralytics YOLO (Du siehst nur einmal) ist ein hochmodernes Echtzeitmodell zur Objekterkennung. Die neueste Version, YOLO26, ermöglicht eine schnellere und ressourcenschonendere Inferenz mit einem optionalen End-to-End-Kopf ohne NMS, der für Edge- und stromsparende Geräte optimiert ist. Damit eignet sich das Modell für zahlreiche Anwendungen – von der Echtzeit-Videoanalyse bis zur fortgeschrittenen Forschung im Bereich des maschinellen Lernens. Dank der effizienten Objekterkennung in Bildern und Videos ist YOLO die bevorzugte Lösung für Unternehmen und Forschende, die leistungsfähige Funktionen der Computer Vision in ihre Projekte integrieren möchten.
Weitere Informationen zur aktuellen Version findest du in der YOLO26-Dokumentation. Entdecke die kommende Modellfamilie YOLO27 (demnächst verfügbar); die Modelle sind noch nicht verfügbar und ein Veröffentlichungstermin steht noch nicht fest.
Es ist einfach, zu Ultralytics-YOLO-Repositories beizutragen. Lies zunächst den Leitfaden zum Mitwirken, um zu erfahren, wie du Pull Requests einreichst, Fehler meldest und mehr. Außerdem musst du die Lizenzvereinbarung für Beitragende (CLA) unterzeichnen, damit deine Beiträge rechtlich anerkannt werden. Hinweise zum wirksamen Melden von Fehlern findest du im Leitfaden für ein minimal reproduzierbares Beispiel (MRE).
Die Ultralytics Platform bietet eine nahtlose, codefreie Lösung zur Verwaltung deiner Projekte im Bereich maschinelles Lernen. Damit kannst du KI-Modelle wie YOLO26 mühelos erstellen, trainieren und bereitstellen. Zu den besonderen Funktionen gehören Cloud-Training, Echtzeit-Tracking und eine intuitive Verwaltung von Datensätzen. Die Ultralytics Platform vereinfacht den gesamten Arbeitsablauf – von der Datenverarbeitung bis zur Modellbereitstellung – und ist damit ein unverzichtbares Werkzeug für Einsteiger und erfahrene Nutzer.
Besuche zum Einstieg den Schnellstart der Ultralytics Platform.
Die kontinuierliche Integration (CI) bei Ultralytics umfasst automatisierte Prozesse, die die Integrität und Qualität der Codebasis sicherstellen. Unser CI-Setup beinhaltet Docker-Bereitstellungen, Prüfungen auf defekte Links, CodeQL-Analysen und die Veröffentlichung auf PyPI. Durch automatische Tests und Prüfungen bei neuen Codebeiträgen tragen diese Prozesse dazu bei, stabile und sichere Repositories zu erhalten.
Weitere Informationen findest du im Leitfaden zur kontinuierlichen Integration (CI).
Ultralytics nimmt den Datenschutz ernst. In unserer Datenschutzerklärung wird erläutert, wie wir anonymisierte Daten erfassen und verwenden, um das YOLO-Paket zu verbessern und dabei den Datenschutz und die Kontrolle der Nutzer zu priorisieren. Wir halten uns an strenge Datenschutzvorschriften, damit deine Informationen jederzeit sicher sind.
Weitere Informationen findest du in unserer Datenschutzerklärung.