Link to this sectionHilfe#

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): Hier findest du Antworten auf allgemeine Fragen und Probleme, die der Community von Ultralytics YOLO-Nutzern und -Mitwirkenden begegnen.
• Leitfaden für Mitwirkende: Entdecke die Protokolle für Beiträge, einschließlich der Einreichung von Pull Requests, Fehlerberichten und mehr.
• Leitfaden für Continuous Integration (CI): Erhalte Einblicke in die von uns verwendeten CI-Prozesse, komplett mit Statusberichten für jedes Ultralytics-Repository.
• Contributor License Agreement (CLA): Überprüfe das CLA, um die Rechte und Verantwortlichkeiten im Zusammenhang mit Beiträgen zu Ultralytics-Projekten zu verstehen.
• Leitfaden für ein minimales reproduzierbares Beispiel (MRE): Lerne den Prozess zur Erstellung eines MRE kennen, der für die zeitnahe und effektive Lösung von Fehlerberichten entscheidend ist.
• Verhaltenskodex: Unsere Community-Richtlinien fördern 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: Mache dich mit unseren Sicherheitsprotokollen und dem Verfahren zur Meldung von Sicherheitslücken vertraut.
• Datenschutzrichtlinie: Lies unsere Datenschutzrichtlinie, um zu verstehen, wie wir deine Daten schützen und deine Privatsphäre in all unseren Diensten und Abläufen respektieren.

Wir empfehlen dir, diese Ressourcen für eine reibungslose und produktive Erfahrung zu nutzen. Wenn du weitere Unterstützung benötigst, melde dich über GitHub Issues oder die Ultralytics Community.

Link to this sectionFAQ#

Link to this sectionWas ist Ultralytics YOLO und welchen Nutzen hat es für meine Machine Learning-Projekte?#

Ultralytics YOLO (You Only Look Once) ist ein hochmodernes Echtzeit-Objekterkennungs-Modell. Seine neueste Version, YOLO26, liefert eine schnellere, leichtere, durchgängige, NMS-freie Inferenz, die für Edge- und Low-Power-Geräte optimiert ist. Damit ist es ideal für eine breite Palette von Anwendungen, von Echtzeit-Videoanalysen bis hin zur fortschrittlichen Machine Learning-Forschung. Die Effizienz von YOLO bei der Erkennung von Objekten in Bildern und Videos hat es zur bevorzugten Lösung 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.

Link to this sectionWie kann ich zu Ultralytics YOLO-Repositories beitragen?#

Beiträge zu Ultralytics YOLO-Repositories sind unkompliziert. Beginne mit der Durchsicht des Leitfadens für Mitwirkende, um die Protokolle für die Einreichung von Pull Requests, das 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 beachte bitte den Leitfaden für ein minimales reproduzierbares Beispiel (MRE).

Link to this sectionWarum sollte ich die Ultralytics Platform für meine Machine Learning-Projekte nutzen?#

Die Ultralytics Platform bietet eine nahtlose No-Code-Lösung für die Verwaltung deiner Machine Learning-Projekte. Sie ermöglicht es dir, KI-Modelle wie YOLO26 mühelos zu generieren, zu trainieren und bereitzustellen. Zu den einzigartigen Funktionen gehören Cloud-Training, Echtzeit-Tracking und intuitives Dataset-Management. Die Ultralytics Platform vereinfacht den gesamten Workflow, von der Datenverarbeitung bis zur Modellbereitstellung, und macht sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Anfänger wie auch für fortgeschrittene Anwender.

Für den Einstieg besuche den Ultralytics Platform Quickstart.

Link to this sectionWas ist Continuous Integration (CI) bei Ultralytics und wie stellt es hochwertigen Code sicher?#

Continuous Integration (CI) bei Ultralytics umfasst automatisierte Prozesse, die die Integrität und Qualität der Codebasis gewährleisten. Unser CI-Setup beinhaltet Docker-Bereitstellung, Prüfungen auf defekte Links, CodeQL-Analyse und die Veröffentlichung auf PyPI. Diese Prozesse tragen dazu bei, stabile und sichere Repositories zu pflegen, indem Tests und Überprüfungen bei neuen Code-Einreichungen automatisch durchgeführt werden.

Erfahre mehr im Leitfaden für Continuous Integration (CI).

Link to this sectionWie geht Ultralytics mit Datenschutz um?#

Ultralytics nimmt Datenschutz sehr ernst. Unsere Datenschutzrichtlinie legt dar, wie wir anonymisierte Daten sammeln und verwenden, um das YOLO-Paket zu verbessern, während wir gleichzeitig die Privatsphäre und Kontrolle der Nutzer priorisieren. Wir halten uns an strenge Datenschutzbestimmungen, um sicherzustellen, dass deine Informationen jederzeit sicher sind.

Weitere Informationen findest du in unserer Datenschutzrichtlinie.