Guida#
Benvenuto nella pagina di assistenza di Ultralytics. Questa pagina raccoglie guide pratiche, policy e FAQ per supportare il tuo lavoro con i modelli e i repository Ultralytics YOLO.
- Domande frequenti (FAQ): trova le risposte alle domande e ai problemi più comuni riscontrati dalla community di utenti e collaboratori di Ultralytics YOLO.
- Guida alla contribuzione: scopri le procedure per contribuire, ad esempio come inviare pull request, segnalare bug e altro.
- Guida all'integrazione continua (CI): approfondisci i processi CI che adottiamo, con report sullo stato di ogni repository Ultralytics.
- Accordo di licenza per i contributori (CLA): consulta il CLA per comprendere i diritti e le responsabilità legati alla contribuzione ai progetti Ultralytics.
- Guida agli esempi minimi riproducibili (MRE): scopri come creare un MRE, fondamentale per risolvere le segnalazioni di bug in modo tempestivo ed efficace.
- Codice di condotta: le nostre linee guida per la community promuovono un ambiente rispettoso e aperto per tutti i collaboratori.
- Policy ambientale, di salute e sicurezza (EHS): approfondisci il nostro impegno per la sostenibilità e il benessere di tutti i nostri stakeholder.
- Policy di sicurezza: scopri i nostri protocolli di sicurezza e la procedura per segnalare le vulnerabilità.
- Informativa sulla privacy: leggi la nostra informativa sulla privacy per capire come proteggiamo i tuoi dati e tuteliamo la tua privacy in tutti i nostri servizi e nelle nostre attività.
Ti invitiamo a consultare queste risorse per un'esperienza semplice e produttiva. Se hai bisogno di ulteriore supporto, contattaci tramite GitHub Issues o la community Ultralytics.
Domande frequenti#
Ultralytics YOLO (You Only Look Once) è un modello all'avanguardia per il rilevamento di oggetti in tempo reale. La versione più recente, YOLO26, offre un'inferenza più rapida e leggera con una head end-to-end opzionale senza NMS, ottimizzata per dispositivi edge e a basso consumo, che la rende ideale per un'ampia gamma di applicazioni, dall'analisi video in tempo reale alla ricerca avanzata nel machine learning. L'efficienza di YOLO nel rilevare oggetti in immagini e video ne ha fatto la soluzione di riferimento per aziende e ricercatori che vogliono integrare nei propri progetti funzionalità robuste di computer vision.
Per ulteriori dettagli sulla versione attuale, consulta la documentazione di YOLO26. Per la prossima famiglia, scopri YOLO27 (in arrivo): i relativi modelli non sono ancora disponibili e non è stata fissata una data di lancio.
Contribuire ai repository Ultralytics YOLO è semplice. Per prima cosa, consulta la Guida alla contribuzione per conoscere le procedure di invio delle pull request, segnalazione dei bug e altro. Dovrai anche firmare l'Accordo di licenza per i contributori (CLA) affinché i tuoi contributi siano riconosciuti legalmente. Per segnalare i bug in modo efficace, consulta la Guida agli esempi minimi riproducibili (MRE).
Ultralytics Platform offre una soluzione intuitiva e senza codice per gestire i tuoi progetti di machine learning. Ti consente di generare, addestrare e distribuire modelli AI come YOLO26 con facilità. Tra le funzionalità esclusive figurano l'addestramento nel cloud, il monitoraggio in tempo reale e la gestione intuitiva dei dataset. Ultralytics Platform semplifica l'intero flusso di lavoro, dall'elaborazione dei dati alla distribuzione dei modelli, ed è uno strumento indispensabile sia per i principianti sia per gli utenti esperti.
Per iniziare, visita Guida rapida a Ultralytics Platform.
L'integrazione continua (CI) in Ultralytics consiste in processi automatizzati che garantiscono l'integrità e la qualità della codebase. La nostra configurazione CI include il deployment Docker, il controllo dei link non funzionanti, l'analisi CodeQL e la pubblicazione su PyPI. Questi processi contribuiscono a mantenere repository stabili e sicuri, eseguendo automaticamente test e controlli sul nuovo codice inviato.
Scopri di più nella Guida all'integrazione continua (CI).
Ultralytics prende sul serio la privacy dei dati. La nostra Informativa sulla privacy descrive come raccogliamo e utilizziamo dati anonimizzati per migliorare il pacchetto YOLO, dando priorità alla privacy e al controllo degli utenti. Rispettiamo rigorose normative sulla protezione dei dati per garantire che le tue informazioni siano sempre al sicuro.
Per ulteriori informazioni, consulta la nostra Informativa sulla privacy.