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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 è il tuo portale di accesso alle guide e alla documentazione progettate per assisterti nelle varie attività e per rispondere alle domande che potresti incontrare durante l'utilizzo dei nostri repository.

Ti invitiamo a consultare queste risorse per vivere un'esperienza produttiva e senza intoppi. Il nostro obiettivo è quello di promuovere un ambiente utile e amichevole per tutti i membri della comunità di Ultralytics . Se hai bisogno di ulteriore supporto, non esitare a contattarci tramite GitHub Issues o i nostri forum di discussione ufficiali. Buona programmazione!

DOMANDE FREQUENTI

What is Ultralytics YOLO and how does it benefit my machine learning projects?

Ultralytics YOLO (You Only Look Once) is a state-of-the-art, real-time object detection model. Its latest version, YOLO11, enhances speed, accuracy, and versatility, making it ideal for a wide range of applications, from real-time video analytics to advanced machine learning research. YOLO's efficiency in detecting objects in images and videos has made it the go-to solution for businesses and researchers looking to integrate robust computer vision capabilities into their projects.

For more details on YOLO11, visit the YOLO11 documentation.

Come posso contribuire ai repository di Ultralytics YOLO ?

Contribuire ai repository di Ultralytics YOLO è semplice. Inizia leggendo la Guida alla contribuzione per comprendere i protocolli per l'invio di richieste di pull, la segnalazione di bug e altro ancora. Dovrai anche firmare il Contributor License Agreement (CLA) per assicurarti che i tuoi contributi siano legalmente riconosciuti. Per una segnalazione efficace dei bug, consulta la Guida all'esempio minimo riproducibile (MRE).

Perché dovrei usare Ultralytics HUB per i miei progetti di apprendimento automatico?

Ultralytics HUB offers a seamless, no-code solution for managing your machine learning projects. It enables you to generate, train, and deploy AI models like YOLO11 effortlessly. Unique features include cloud training, real-time tracking, and intuitive dataset management. Ultralytics HUB simplifies the entire workflow, from data processing to model deployment, making it an indispensable tool for both beginners and advanced users.

Per iniziare, visita il sito Ultralytics HUB Quickstart.

Cos'è la Continuous Integration (CI) in Ultralytics e come fa a garantire un codice di alta qualità?

La Continuous Integration (CI) in Ultralytics prevede processi automatizzati che garantiscono l'integrità e la qualità della base di codice. La nostra configurazione CI include la distribuzione di Docker, il controllo dei collegamenti interrotti, l'analisi CodeQL e la pubblicazione su PyPI. Questi processi aiutano a mantenere i repository stabili e sicuri, eseguendo automaticamente test e controlli sui nuovi codici inviati.

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

How is data privacy handled by Ultralytics?

Ultralytics prende sul serio la privacy dei dati. La nostra Informativa sulla privacy illustra come raccogliamo e utilizziamo i dati anonimizzati per migliorare il pacchetto YOLO dando priorità alla privacy e al controllo degli utenti. Rispettiamo le severe norme sulla protezione dei dati per garantire che le tue informazioni siano sempre al sicuro.

Per maggiori informazioni, consulta la nostra Informativa sulla privacy.

📅 Created 11 months ago ✏️ Updated 20 days ago

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