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Hilfe

Willkommen auf der Hilfeseite Ultralytics ! Wir haben es uns zur Aufgabe gemacht, Ihnen detaillierte Ressourcen zur Verfügung zu stellen, um Ihre Erfahrungen mit den Ultralytics YOLO Modellen und Repositories zu verbessern. Diese Seite dient als Portal zu Anleitungen und Dokumentationen, die Sie bei verschiedenen Aufgaben unterstützen und Fragen beantworten sollen, auf die Sie bei der Arbeit mit unseren Repositories stoßen könnten.

Wir ermutigen Sie, diese Ressourcen zu prüfen, um eine reibungslose und produktive Erfahrung zu machen. Unser Ziel ist es, eine hilfreiche und freundliche Umgebung für alle Mitglieder der Ultralytics Community zu schaffen. Sollten Sie zusätzliche Unterstützung benötigen, wenden Sie sich bitte über GitHub Issues oder unsere offiziellen Diskussionsforen an uns. Viel Spaß beim Programmieren!

FAQ

Was ist Ultralytics YOLO und welchen Nutzen hat es für meine maschinellen Lernprojekte?

Ultralytics YOLO (You Only Look Once) ist ein modernes Modell zur Objekterkennung in Echtzeit. Seine neueste Version, YOLO11, verbessert die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Vielseitigkeit und ist damit ideal für eine Vielzahl von Anwendungen, von der Echtzeit-Videoanalyse bis hin zu fortschrittlicher maschineller Lernforschung. YOLO Die Effizienz der Software bei der Erkennung von Objekten in Bildern und Videos hat sie zur bevorzugten Lösung für Unternehmen und Forscher gemacht, die robuste Computer-Vision-Funktionen in ihre Projekte integrieren möchten.

Weitere Einzelheiten zu YOLO11 finden Sie in der DokumentationYOLO11 .

Wie kann ich zu den Repositories von Ultralytics YOLO beitragen?

Das Mitwirken an Ultralytics YOLO Repositories ist einfach. Lesen Sie zunächst den Contributing Guide, um die Protokolle für das Einreichen von Pull-Requests, das Melden von Fehlern und mehr zu verstehen. Sie müssen auch den Contributor License Agreement (CLA) unterschreiben, um sicherzustellen, dass Ihre Beiträge rechtlich anerkannt werden. Für die effektive Meldung von Fehlern lesen Sie bitte den Leitfaden zum Minimum Reproducible Example (MRE).

Warum sollte ich Ultralytics HUB für meine maschinellen Lernprojekte verwenden?

Ultralytics HUB bietet eine nahtlose, codelose Lösung für die Verwaltung Ihrer Machine-Learning-Projekte. Sie ermöglicht es Ihnen, mühelos KI-Modelle wie YOLO11 zu erstellen, zu trainieren und einzusetzen. Zu den einzigartigen Funktionen gehören Cloud-Training, Echtzeit-Tracking und intuitive Datensatzverwaltung. Ultralytics HUB vereinfacht den gesamten Arbeitsablauf, von der Datenverarbeitung bis zur Modellbereitstellung, und ist damit ein unverzichtbares Tool für Anfänger und fortgeschrittene Benutzer.

Besuchen Sie Ultralytics HUB Quickstart, um loszulegen.

Was ist Continuous Integration (CI) in Ultralytics, und wie wird damit qualitativ hochwertiger Code sichergestellt?

Continuous Integration (CI) in Ultralytics umfasst automatisierte Prozesse, die die Integrität und Qualität der Codebasis sicherstellen. Unser CI-Setup umfasst Docker-Deployment, Prüfungen auf defekte Links, CodeQL-Analyse und PyPI-Veröffentlichung. Diese Prozesse tragen zur Aufrechterhaltung stabiler und sicherer Repositories bei, indem sie automatisch Tests und Überprüfungen für neu eingegebenen Code durchführen.

Weitere Informationen finden Sie im Leitfaden zur kontinuierlichen Integration (CI).

Wie wird der Datenschutz bei Ultralytics gehandhabt?

Ultralytics nimmt den Datenschutz ernst. In unserer Datenschutzrichtlinie wird dargelegt, wie wir anonymisierte Daten sammeln und verwenden, um das Angebot von YOLO zu verbessern, wobei die Privatsphäre und die Kontrolle der Nutzer Vorrang haben. Wir halten uns an strenge Datenschutzbestimmungen, um zu gewährleisten, dass Ihre Daten jederzeit sicher sind.

Weitere Informationen finden Sie in unserer Datenschutzrichtlinie.

📅 Erstellt vor 1 Jahr ✏️ Aktualisiert vor 2 Monaten

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