ヘルプ
Ultralyticsヘルプページへようこそ！Ultralytics YOLOモデルとリポジトリに関するお客様のエクスペリエンスを向上させるための詳細なリソースを提供することに尽力しています。このページは、さまざまなタスクでお客様を支援し、リポジトリの使用中に発生する可能性のある質問に答えるように設計されたガイドとドキュメントへの入り口として機能します。
- よくある質問（FAQ）: Ultralytics YOLOのユーザーと貢献者のコミュニティで発生する一般的な質問と問題への回答を見つけてください。
- Contributing Guide: プルリクエストの送信方法、バグの報告方法など、貢献を行うためのプロトコルをご覧ください。
- Continuous Integration (CI) Guide: 各Ultralyticsリポジトリのステータスレポートを含む、私たちが採用しているCIプロセスについての洞察を得てください。
- Contributor License Agreement (CLA): Ultralyticsプロジェクトへの貢献に関連する権利と責任を理解するために、CLAを確認してください。
- 最小再現可能事例 (MRE) ガイド: バグレポートのタイムリーかつ効果的な解決に不可欠なMREを作成するためのプロセスを学びます。
- Code of Conduct: 私たちのコミュニティガイドラインは、すべての協力者にとって敬意を払い、オープンな雰囲気を提供することをサポートします。
- 環境、健康、安全（EHS）ポリシー: Ultralyticsの持続可能性とすべてのステークホルダーの幸福への取り組みについて詳しくはこちらをご覧ください。
- セキュリティポリシー: 当社のセキュリティプロトコルと脆弱性を報告するための手順について理解を深めてください。
- プライバシーポリシー：すべてのサービスと運用において、お客様のデータを保護し、プライバシーを尊重する方法を理解するために、プライバシーポリシーをお読みください。
シームレスで生産的な体験のために、これらのリソースを確認することを推奨します。私たちの目的は、Ultralyticsコミュニティのすべての人のために、役立つフレンドリーな環境を育むことです。さらにサポートが必要な場合は、GitHub Issuesまたは公式ディスカッションフォーラムからお気軽にお問い合わせください。ハッピーコーディング！
よくある質問
Ultralytics YOLOとは何ですか？また、機械学習プロジェクトにどのようなメリットがありますか？
Ultralytics YOLO（You Only Look Once）は、最先端のリアルタイム物体検出モデルです。最新バージョンのYOLO11は、速度、精度、汎用性を向上させ、リアルタイムビデオ分析から高度な機械学習研究まで、幅広いアプリケーションに最適です。画像やビデオ内のオブジェクトを効率的に検出するYOLOは、堅牢なコンピュータビジョン機能をプロジェクトに統合しようとしている企業や研究者にとって、頼りになるソリューションとなっています。
YOLO11の詳細については、YOLO11のドキュメントをご覧ください。
Ultralytics YOLOリポジトリに貢献するにはどうすればよいですか？
Ultralytics YOLOリポジトリへの投稿は簡単です。まず、投稿ガイドを確認して、プルリクエストの送信、バグの報告などのプロトコルを理解してください。また、投稿が法的に認められるように、Contributor License Agreement（CLA）に署名する必要があります。効果的なバグ報告については、Minimum Reproducible Example（MRE）ガイドを参照してください。
機械学習プロジェクトにUltralytics HUBを使用する理由は何ですか？
Ultralytics HUBは、機械学習プロジェクトを管理するためのシームレスなノーコードソリューションを提供します。YOLO11のようなAIモデルを簡単に生成、トレーニング、およびデプロイできます。独自の機能には、クラウドトレーニング、リアルタイム追跡、および直感的なデータセット管理が含まれます。Ultralytics HUBは、データ処理からモデルのデプロイまで、ワークフロー全体を簡素化し、初心者と上級ユーザーの両方にとって不可欠なツールとなっています。
まず、Ultralytics HUBクイックスタートをご覧ください。
Ultralytics における継続的インテグレーション（CI）とは何ですか？また、どのようにして高品質のコードを保証しますか？
Ultralyticsにおける継続的インテグレーション（CI）には、コードベースの整合性と品質を保証する自動化されたプロセスが含まれます。当社のCIセットアップには、Dockerデプロイメント、壊れたリンクのチェック、CodeQL分析、およびPyPI公開が含まれます。これらのプロセスは、新しいコードの提出に対するテストとチェックを自動的に実行することにより、安定した安全なリポジトリを維持するのに役立ちます。
継続的インテグレーション（CI）ガイドで詳細をご覧ください。
Ultralyticsは、データプライバシーをどのように扱いますか？
Ultralyticsは、データのプライバシーを真剣に考えています。プライバシーポリシーでは、ユーザーのプライバシーと管理を優先しながら、YOLOパッケージを改善するために匿名化されたデータを収集および使用する方法について概説しています。お客様の情報が常に安全であるように、厳格なデータ保護規制を遵守しています。
詳細については、プライバシーポリシーをご確認ください。
