Aide#
Bienvenue sur la page d’aide d’Ultralytics. Cette page rassemble des guides pratiques, des politiques et des FAQ pour t’aider à travailler avec les modèles et les dépôts Ultralytics YOLO.
- Foire aux questions (FAQ) : trouve les réponses aux questions courantes et aux problèmes rencontrés par la communauté des utilisateurs et des contributeurs d’Ultralytics YOLO.
- Guide de contribution : découvre les protocoles de contribution, notamment comment soumettre des demandes de tirage, signaler des bogues et bien plus.
- Guide de l’intégration continue (CI) : découvre les processus CI que nous utilisons, avec les rapports d’état de chaque dépôt Ultralytics.
- Contrat de licence des contributeurs (CLA) : consulte le CLA pour comprendre les droits et responsabilités liés à ta contribution aux projets Ultralytics.
- Guide de l’exemple minimal reproductible (MRE) : découvre comment créer un MRE, essentiel pour résoudre rapidement et efficacement les rapports de bogue.
- Code de conduite : nos règles communautaires favorisent un environnement respectueux et ouvert pour toutes les personnes qui collaborent.
- Politique en matière d’environnement, de santé et de sécurité (EHS) : découvre notre engagement en faveur du développement durable et du bien-être de toutes nos parties prenantes.
- Politique de sécurité : familiarise-toi avec nos protocoles de sécurité et la procédure de signalement des vulnérabilités.
- Politique de confidentialité : lis notre politique de confidentialité pour comprendre comment nous protégeons tes données et respectons ta vie privée dans l’ensemble de nos services et opérations.
Nous t’encourageons à consulter ces ressources pour profiter d’une expérience fluide et productive. Si tu as besoin d’aide supplémentaire, contacte-nous via les problèmes GitHub ou la communauté Ultralytics.
FAQ#
Ultralytics YOLO (You Only Look Once) est un modèle de détection d’objets de pointe en temps réel. Sa dernière version, YOLO26, offre une inférence plus rapide et plus légère, avec une tête de détection de bout en bout sans NMS en option, optimisée pour les appareils en périphérie et à faible consommation. Elle convient ainsi à un large éventail d’applications, de l’analyse vidéo en temps réel à la recherche avancée en apprentissage automatique. L’efficacité de YOLO pour détecter des objets dans les images et les vidéos en fait la solution de référence des entreprises et des chercheurs qui souhaitent intégrer des capacités robustes de vision par ordinateur à leurs projets.
Pour en savoir plus sur la version actuelle, consulte la documentation YOLO26. Pour découvrir la prochaine famille, explore YOLO27 (bientôt disponible) ; ses modèles ne sont pas encore disponibles et aucune date de lancement n’a été fixée.
Contribuer aux dépôts Ultralytics YOLO est simple. Commence par consulter le Guide de contribution pour comprendre les protocoles de soumission des demandes de tirage, de signalement des bogues et plus encore. Tu devras également signer le Contrat de licence des contributeurs (CLA) afin que tes contributions soient reconnues légalement. Pour signaler efficacement un bogue, consulte le Guide de l’exemple minimal reproductible (MRE).
Ultralytics Platform offre une solution fluide, sans code, pour gérer tes projets d’apprentissage automatique. Elle te permet de générer, d’entraîner et de déployer facilement des modèles d’IA comme YOLO26. Parmi ses fonctionnalités uniques figurent l’entraînement dans le cloud, le suivi en temps réel et la gestion intuitive des jeux de données. Ultralytics Platform simplifie l’ensemble du flux de travail, du traitement des données au déploiement des modèles, ce qui en fait un outil indispensable aussi bien pour les débutants que pour les utilisateurs avancés.
Pour commencer, consulte le Guide de démarrage rapide d’Ultralytics Platform.
L’intégration continue (CI) chez Ultralytics repose sur des processus automatisés qui garantissent l’intégrité et la qualité de la base de code. Notre configuration CI comprend le déploiement Docker, la vérification des liens brisés, l’analyse CodeQL et la publication sur PyPI. Ces processus contribuent à maintenir des dépôts stables et sécurisés en exécutant automatiquement des tests et des vérifications sur les nouvelles soumissions de code.
Pour en savoir plus, consulte le Guide de l’intégration continue (CI).
Ultralytics prend la confidentialité des données très au sérieux. Notre Politique de confidentialité explique comment nous recueillons et utilisons des données anonymisées pour améliorer le package YOLO, tout en donnant la priorité à la confidentialité et au contrôle des utilisateurs. Nous respectons des réglementations strictes sur la protection des données afin de garantir la sécurité de tes informations en permanence.
Pour en savoir plus, consulte notre Politique de confidentialité.