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शुरू Ultralytics YOLOv8, प्रशंसित रीयल-टाइम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और इमेज सेगमेंटेशन मॉडल का नवीनतम संस्करण। YOLOv8 गहरी शिक्षा और कंप्यूटर दृष्टि में अत्याधुनिक प्रगति पर बनाया गया है, जो गति और सटीकता के मामले में अद्वितीय प्रदर्शन प्रदान करता है। इसका सुव्यवस्थित डिज़ाइन इसे विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है और एज डिवाइस से लेकर क्लाउड एपीआई तक विभिन्न हार्डवेयर प्लेटफार्मों के लिए आसानी से अनुकूल बनाता है।

अन्वेषण करें YOLOv8 डॉक्स, एक व्यापक संसाधन जिसे इसकी विशेषताओं और क्षमताओं को समझने और उपयोग करने में आपकी सहायता करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। चाहे आप एक अनुभवी मशीन लर्निंग प्रैक्टिशनर हों या क्षेत्र में नए हों, इस हब का उद्देश्य अधिकतम करना है YOLOv8आपकी परियोजनाओं में क्षमता

कहां से शुरू करें

• पदासीन करना ultralytics पाइप के साथ और उठो और मिनटों में चल रहा है   आरंभ
• भविष्‍यवाणी करना नई छवियों और वीडियो के साथ YOLOv8   छवियों पर भविष्यवाणी करें
• रेलगाड़ी एक नया YOLOv8 अपने स्वयं के कस्टम डेटासेट पर मॉडल   एक मॉडल को प्रशिक्षित करें
• कार्य YOLOv8 सेगमेंट, क्लासिफाई, पोज और ट्रैक जैसे टास्क   कार्यों का अन्वेषण करें
• नया 🚀 अन्वेषण उन्नत सिमेंटिक और SQL खोज के साथ डेटासेट   डेटासेट का अन्वेषण करें

सतर्कता: कैसे एक प्रशिक्षित करने के लिए YOLOv8 मॉडल में आपके कस्टम डेटासेट पर गूगल कोलाब.

YOLO: एक संक्षिप्त इतिहास

YOLO (यू ओनली लुक वन्स), एक लोकप्रिय ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और इमेज सेगमेंटेशन मॉडल, वाशिंगटन विश्वविद्यालय में जोसेफ रेडमोन और अली फरहादी द्वारा विकसित किया गया था। 2015 में लॉन्च किया गया, YOLO अपनी उच्च गति और सटीकता के लिए तेजी से लोकप्रियता हासिल की।

• 2016 में जारी YOLOv2 ने बैच सामान्यीकरण, एंकर बॉक्स और आयाम समूहों को शामिल करके मूल मॉडल में सुधार किया।
• 2018 में लॉन्च किए गए YOLOv3 ने अधिक कुशल बैकबोन नेटवर्क, मल्टीपल एंकर और स्थानिक पिरामिड पूलिंग का उपयोग करके मॉडल के प्रदर्शन को और बढ़ाया।
• YOLOv4 को 2020 में जारी किया गया था, जिसमें मोज़ेक डेटा वृद्धि, एक नया एंकर-फ्री डिटेक्शन हेड और एक नया लॉस फ़ंक्शन जैसे नवाचार पेश किए गए थे।
• YOLOv5 मॉडल के प्रदर्शन में और सुधार हुआ और हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन, एकीकृत प्रयोग ट्रैकिंग और लोकप्रिय निर्यात प्रारूपों में स्वचालित निर्यात जैसी नई सुविधाओं को जोड़ा गया।
• YOLOv6 को 2022 में Meituan द्वारा ओपन-सोर्स किया गया था और यह कंपनी के कई स्वायत्त डिलीवरी रोबोटों में उपयोग में है।
• YOLOv7 ने COCO कीपॉइंट डेटासेट पर मुद्रा अनुमान जैसे अतिरिक्त कार्य जोड़े।
• YOLOv8 का नवीनतम संस्करण है YOLO द्वारा Ultralytics. एक अत्याधुनिक, अत्याधुनिक (SOTA) मॉडल के रूप में, YOLOv8 पिछले संस्करणों की सफलता पर बनाता है, नई सुविधाओं और बेहतर प्रदर्शन, लचीलेपन और दक्षता के लिए सुधार पेश करता है। YOLOv8 दृष्टि एआई कार्यों की एक पूरी श्रृंखला का समर्थन करता है, जिसमें पहचान, विभाजन, मुद्रा अनुमान, ट्रैकिंग और वर्गीकरण शामिल हैं। यह बहुमुखी प्रतिभा उपयोगकर्ताओं को लाभ उठाने की अनुमति देती है YOLOv8विविध अनुप्रयोगों और डोमेन में उनकी क्षमताएं।
• योलोव9 प्रोग्रामेबल ग्रेडिएंट इंफॉर्मेशन (PGI) और जनरलाइज्ड एफिशिएंट लेयर एग्रीगेशन नेटवर्क (GELAN) जैसे नवीन तरीकों का परिचय देता है।

YOLO लाइसेंस: कैसा है Ultralytics YOLO लाइसेंसधारी?

Ultralytics विविध उपयोग के मामलों को समायोजित करने के लिए दो लाइसेंसिंग विकल्प प्रदान करता है:

• AGPL-3.0 लाइसेंस: यह OSI-अनुमोदित ओपन-सोर्स लाइसेंस छात्रों और उत्साही लोगों के लिए आदर्श है, जो खुले सहयोग और ज्ञान साझा करने को बढ़ावा देता है। अधिक जानकारी के लिए लाइसेंस फ़ाइल देखें।
• एंटरप्राइज़ लाइसेंस: व्यावसायिक उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया, यह लाइसेंस निर्बाध एकीकरण की अनुमति देता है Ultralytics सॉफ्टवेयर और एआई मॉडल वाणिज्यिक वस्तुओं और सेवाओं में, ओपन-सोर्स आवश्यकताओं को दरकिनार करते हुए AGPL-3.0. यदि आपके परिदृश्य में हमारे समाधानों को एक व्यावसायिक पेशकश में एम्बेड करना शामिल है, तो संपर्क करें Ultralytics लाइसेंसिंग।

हमारी लाइसेंसिंग रणनीति यह सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन की गई है कि हमारी ओपन-सोर्स परियोजनाओं में कोई भी सुधार समुदाय को वापस कर दिया जाए। हम खुले स्रोत के सिद्धांतों को अपने दिल ❤️ के करीब रखते हैं, और हमारा मिशन यह गारंटी देना है कि हमारे योगदान का उपयोग और विस्तार उन तरीकों से किया जा सकता है जो सभी के लिए फायदेमंद हैं।

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