Hilfe#
Willkommen auf der Ultralytics-Hilfeseite. Diese Seite bietet eine Zusammenstellung praktischer Anleitungen, Richtlinien und FAQs, um dich bei der Arbeit mit Ultralytics YOLO-Modellen und Repositories zu unterstützen.
- Häufig gestellte Fragen (FAQ): Finde Antworten auf häufige Fragen und Probleme, auf die die Community der Ultralytics YOLO-Nutzer und -Mitwirkenden stößt.
- Leitfaden für Mitwirkende: Entdecke die Protokolle für Beiträge, einschließlich wie du Pull Requests einreichst, Fehler meldest und vieles mehr.
- Leitfaden für Continuous Integration (CI): Erhalte Einblicke in die von uns eingesetzten CI-Prozesse, komplett mit Statusberichten für jedes Ultralytics-Repository.
- Contributor License Agreement (CLA): Lies das CLA durch, um die Rechte und Pflichten im Zusammenhang mit Beiträgen zu Ultralytics-Projekten zu verstehen.
- Leitfaden für das minimale reproduzierbare Beispiel (MRE): Erfahre, wie du ein MRE erstellst, was für eine zeitnahe und effektive Behebung von Fehlerberichten entscheidend ist.
- Verhaltenskodex: Unsere Community-Richtlinien unterstützen eine respektvolle und offene Atmosphäre für alle Mitarbeiter.
- Richtlinie zu Umwelt, Gesundheit und Sicherheit (EHS): Erfahre mehr über unser Engagement für Nachhaltigkeit und das Wohlbefinden all unserer Stakeholder.
- Sicherheitsrichtlinie: Mach dich mit unseren Sicherheitsprotokollen und dem Verfahren zur Meldung von Schwachstellen vertraut.
- Datenschutzrichtlinie: Lies unsere Datenschutzrichtlinie, um zu verstehen, wie wir deine Daten schützen und deine Privatsphäre bei allen unseren Diensten und Abläufen respektieren.
Wir ermutigen dich, diese Ressourcen für eine reibungslose und produktive Erfahrung zu nutzen. Wenn du zusätzliche Unterstützung benötigst, wende dich über GitHub Issues oder die Ultralytics Community an uns.
FAQ#
Ultralytics YOLO (You Only Look Once) ist ein hochmodernes Echtzeit-Objekterkennungs-Modell. Seine neueste Version, YOLO26, liefert eine schnellere, leichtere End-to-End-NMS-freie Inferenz, die für Edge- und Low-Power-Geräte optimiert ist. Dies macht es ideal für eine Vielzahl von Anwendungen, von Echtzeit-Videoanalysen bis hin zu fortgeschrittener Machine-Learning-Forschung. Die Effizienz von YOLO beim Erkennen von Objekten in Bildern und Videos hat es zur Standardlösung für Unternehmen und Forscher gemacht, die robuste Computer Vision-Funktionen in ihre Projekte integrieren möchten.
Weitere Details zu YOLO26 findest du in der YOLO26-Dokumentation.
Das Beitragen zu Ultralytics YOLO-Repositories ist unkompliziert. Beginne mit dem Lesen des Leitfadens für Mitwirkende, um die Protokolle zum Einreichen von Pull Requests, Melden von Fehlern und mehr zu verstehen. Du musst außerdem das Contributor License Agreement (CLA) unterzeichnen, um sicherzustellen, dass deine Beiträge rechtlich anerkannt werden. Für eine effektive Fehlerberichterstattung beziehe dich auf den Leitfaden für das minimale reproduzierbare Beispiel (MRE).
Die Ultralytics Platform bietet eine nahtlose, codefreie Lösung zur Verwaltung deiner Machine-Learning-Projekte. Sie ermöglicht es dir, KI-Modelle wie YOLO26 mühelos zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Einzigartige Funktionen umfassen Cloud-Training, Echtzeit-Tracking und eine intuitive Dataset-Verwaltung. Die Ultralytics Platform vereinfacht den gesamten Workflow von der Datenverarbeitung bis zur Modellbereitstellung, was sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug sowohl für Anfänger als auch für fortgeschrittene Benutzer macht.
Besuche den Schnellstart für die Ultralytics Platform, um zu beginnen.
Continuous Integration (CI) bei Ultralytics umfasst automatisierte Prozesse, die die Integrität und Qualität der Codebasis sicherstellen. Unser CI-Setup beinhaltet Docker-Bereitstellung, Überprüfungen auf defekte Links, CodeQL-Analyse und die Veröffentlichung auf PyPI. Diese Prozesse tragen dazu bei, stabile und sichere Repositories aufrechtzuerhalten, indem automatisch Tests und Überprüfungen für neue Code-Einreichungen ausgeführt werden.
Erfahre mehr im Leitfaden für Continuous Integration (CI).
Ultralytics nimmt den Datenschutz ernst. Unsere Datenschutzrichtlinie beschreibt, wie wir anonymisierte Daten sammeln und verwenden, um das YOLO-Paket zu verbessern, während gleichzeitig die Privatsphäre und Kontrolle der Nutzer priorisiert werden. Wir halten uns strikt an Datenschutzbestimmungen, um sicherzustellen, dass deine Informationen jederzeit sicher sind.
Weitere Informationen findest du in unserer Datenschutzrichtlinie.