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紹介 UltralyticsYOLOv8YOLOv8 、ディープラーニングとコンピュータビジョンにおける最先端の進歩に基づいて構築されており、速度と精度の面で比類のないパフォーマンスを提供します。その合理的な設計により、さまざまなアプリケーションに適しており、エッジデバイスからクラウドAPIまで、さまざまなハードウェアプラットフォームに容易に適応できます。

YOLOv8 Docs は、その機能と性能を理解し、活用するために設計された包括的なリソースです。このハブは、機械学習の熟練者であろうと初心者であろうと、あなたのプロジェクトでYOLOv8 の可能性を最大限に引き出すことを目的としています。

何から始めるべきか

• インストール ultralytics pipを使えば、数分で立ち上げることができます。   スタート
• 予測する 新しい画像とビデオYOLOv8   画像で予測する
• 電車 独自のカスタムデータセットで新しいYOLOv8 モデルを作成する。   モデルを訓練する
• タスク YOLOv8 セグメント、分類、ポーズ、追跡などのタスク   タスクの探索
• NEW 🚀 探検する 高度なセマンティック検索とSQL検索を備えたデータセット   データセットを調べる

見るんだ： のカスタムデータセットでYOLOv8 モデルを学習する方法。 グーグルコラボ.

YOLO:略史

YOLO(You Only Look Once）は、ワシントン大学のジョセフ・レッドモン（Joseph Redmon）とアリ・ファルハディ（Ali Farhadi）によって開発された、一般的な物体検出と画像分割モデルである。2015年に発表されたYOLO 、その高速性と精度の高さで瞬く間に人気を博した。

• 2016年にリリースされたYOLOv2は、バッチ正規化、アンカーボックス、次元クラスタを取り入れることで、オリジナルのモデルを改良した。
• 2018年に発売されたYOLOv3は、より効率的なバックボーンネットワーク、複数のアンカー、空間ピラミッドプーリングを使用して、モデルのパフォーマンスをさらに向上させた。
• YOLOv4は2020年にリリースされ、モザイクデータ補強、新しいアンカーなし検出ヘッド、新しい損失関数などのイノベーションを導入した。
• YOLOv5モデルの性能がさらに向上し、ハイパーパラメータの最適化、統合された実験追跡、一般的なエクスポート形式への自動エクスポートなどの新機能が追加された。
• YOLOv6は2022年にMeituanによってオープンソース化され、同社の自律型配送ロボットの多くで使用されている。
• YOLOv7では、COCOキーポイントデータセットに対するポーズ推定などのタスクが追加された。
• YOLOv8はUltralytics によるYOLO の最新バージョンです。最先端の最先端(SOTA)モデルとして、YOLOv8 は前バージョンの成功に基づき、性能、柔軟性、および効率性を強化するための新機能と改良を導入しています。YOLOv8 は、検出、セグメンテーション、姿勢推定、追跡、および分類を含む、視覚 AI タスクの全範囲をサポートしています。この汎用性により、ユーザーはYOLOv8 の機能を多様なアプリケーションやドメインで活用することができます。
• YOLOv9は、プログラマブル勾配情報（PGI）や一般化された効率的なレイヤ集約ネットワーク（GELAN）のような革新的な手法を導入している。

YOLO ライセンスUltralytics YOLO ライセンスはどのように取得するのですか？

Ultralytics は、多様なユースケースに対応するため、2つのライセンスオプションを提供している：

• AGPL-3.0 ライセンスこのOSI承認のオープンソースライセンスは、学生や愛好家に理想的で、オープンなコラボレーションと知識の共有を促進します。詳細はLICENSEファイルをご覧ください。
• エンタープライズ・ライセンス：AGPL-3.0 のオープンソース要件をバイパスして、Ultralytics のソフトウェアと AI モデルを商用の商品やサービスにシームレスに統合することを許可するライセンスです。当社のソリューションを商用の製品に組み込むシナリオがある場合は、Ultralytics Licensing までお問い合わせください。

私たちのライセンス戦略は、私たちのオープンソースプロジェクトに対する改良がコミュニティに還元されることを保証するように設計されています。私たちは、オープンソースの原則を、❤️、私たちのミッションは、私たちの貢献が、すべての人にとって有益な方法で利用され、拡張されることを保証することです。

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