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Aiuto

Benvenuto nella pagina di aiuto di Ultralytics! Ci impegniamo a fornirti risorse dettagliate per migliorare la tua esperienza con i modelli e i repository Ultralytics YOLO. Questa pagina funge da portale per guide e documentazione progettate per assisterti in varie attività e rispondere alle domande che potresti incontrare durante l'utilizzo dei nostri repository.

Ti invitiamo a consultare queste risorse per un'esperienza fluida e produttiva. Il nostro obiettivo è promuovere un ambiente utile e amichevole per tutti nella comunità Ultralytics. Se hai bisogno di ulteriore supporto, non esitare a contattarci tramite GitHub Issues o i nostri forum di discussione ufficiali. Buon coding!

FAQ

Cos'è Ultralytics YOLO e come può essere utile per i miei progetti di machine learning?

Ultralytics YOLO (You Only Look Once) è un modello di object detection in tempo reale all'avanguardia. La sua ultima versione, YOLO11, migliora la velocità, la precisione e la versatilità, rendendolo ideale per una vasta 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 l'ha resa la soluzione ideale per aziende e ricercatori che desiderano integrare solide funzionalità di computer vision nei loro progetti.

Per maggiori dettagli su YOLO11, visita la documentazione di YOLO11.

Come posso contribuire ai repository Ultralytics YOLO?

Contribuire ai repository Ultralytics YOLO è semplice. Inizia consultando la Guida per i contributi per comprendere i protocolli per l'invio di pull request, la segnalazione di bug e altro ancora. Dovrai anche firmare il Contratto di licenza per i collaboratori (CLA) per garantire che i tuoi contributi siano legalmente riconosciuti. Per una segnalazione efficace dei bug, fai riferimento alla Guida all'esempio minimo riproducibile (MRE).

Perché dovrei usare Ultralytics HUB per i miei progetti di machine learning?

Ultralytics HUB offre una soluzione semplice e senza codice per la gestione dei tuoi progetti di machine learning. Ti consente di generare, addestrare e distribuire modelli di intelligenza artificiale come YOLO11 senza sforzo. Le caratteristiche uniche includono l'addestramento su cloud, il tracciamento in tempo reale e la gestione intuitiva dei set di dati. Ultralytics HUB semplifica l'intero flusso di lavoro, dall'elaborazione dei dati al deployment del modello, rendendolo uno strumento indispensabile sia per i principianti che per gli utenti avanzati.

Per iniziare, visita Ultralytics HUB Quickstart.

Cos'è l'integrazione continua (CI) in Ultralytics e come garantisce un codice di alta qualità?

L'integrazione continua (CI) in Ultralytics prevede processi automatizzati che garantiscono l'integrità e la qualità del codebase. La nostra configurazione CI include la distribuzione Docker, i controlli dei link interrotti, l'analisi CodeQL e la pubblicazione PyPI. Questi processi aiutano a mantenere repository stabili e sicuri eseguendo automaticamente test e controlli sui nuovi invii di codice.

Per saperne di più, consulta la Guida all'integrazione continua (CI).

Come viene gestita la privacy dei dati da Ultralytics?

Ultralytics prende molto sul serio la privacy dei dati. La nostra Informativa sulla privacy descrive come raccogliamo e utilizziamo i dati anonimizzati per migliorare il pacchetto YOLO, dando al contempo priorità alla privacy e al controllo dell'utente. Aderiamo a rigide normative sulla protezione dei dati per garantire che le tue informazioni siano sempre al sicuro.

Per maggiori informazioni, consulta la nostra Informativa sulla privacy.



📅 Creato 1 anno fa ✏️ Aggiornato 5 mesi fa

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