Ultralytics YOLO27:
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ヘルプ#

Ultralytics ヘルプページへようこそ。このページでは、Ultralytics YOLO モデルやリポジトリを活用する際に役立つ実用的なガイド、ポリシー、よくある質問をまとめています。

  • よくある質問(FAQ):Ultralytics YOLO のユーザーやコントリビューターのコミュニティでよく寄せられる質問や問題への回答をご覧いただけます。
  • コントリビューションガイド:プルリクエストの送信やバグの報告など、コントリビューションの手順をご確認いただけます。
  • 継続的インテグレーション(CI)ガイド:各 Ultralytics リポジトリのステータスレポートとともに、採用している CI プロセスの詳細をご覧いただけます。
  • コントリビューターライセンス契約(CLA):CLA を確認して、Ultralytics プロジェクトへの貢献に伴う権利と責任をご理解ください。
  • 最小再現可能例(MRE)ガイド:バグ報告を迅速かつ効果的に解決するうえで重要な、MRE の作成手順をご確認いただけます。
  • 行動規範:コミュニティガイドラインにより、すべてのコラボレーターにとって互いを尊重し、オープンに交流できる環境を支えています。
  • 環境・衛生・安全(EHS)ポリシー:サステナビリティとすべてのステークホルダーのウェルビーイングに対する当社の取り組みをご確認いただけます。
  • セキュリティポリシー:セキュリティプロトコルと脆弱性の報告手順をご確認ください。
  • プライバシーポリシー:プライバシーポリシーをお読みいただき、すべてのサービスと業務において、データをどのように保護し、プライバシーを尊重しているかをご確認ください。

スムーズで生産的にご利用いただくため、これらのリソースをご確認ください。さらにサポートが必要な場合は、GitHub Issues または Ultralytics Community からお問い合わせください。

よくある質問#

  • Ultralytics YOLO(1回だけ見る)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 YOLO26 は、エッジデバイスや低消費電力デバイス向けに最適化されており、オプションの NMS 不要なエンドツーエンドヘッドを備え、高速かつ軽量な推論を実現します。リアルタイム動画分析から高度な機械学習研究まで、幅広い用途に適しています。画像や動画内の物体を効率的に検出できるため、堅牢なコンピュータービジョン機能をプロジェクトに導入したい企業や研究者にとって、YOLO は最適なソリューションとなっています。

    現行リリースの詳細については、YOLO26 のドキュメントをご覧ください。次期ファミリーについては、YOLO27(近日公開)をご確認ください。モデルはまだ利用できず、リリース日は未定です。

  • Ultralytics YOLO リポジトリへの貢献は簡単です。まずコントリビューションガイドを確認し、プルリクエストの送信やバグの報告などの手順を把握してください。また、貢献を法的に認められるようにするため、コントリビューターライセンス契約(CLA)への署名も必要です。効果的なバグ報告については、最小再現可能例(MRE)ガイドをご覧ください。

  • Ultralytics Platform 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です。YOLO26 などの AI モデルを簡単に作成、トレーニング、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、リアルタイムトラッキング、直感的なデータセット管理があります。Ultralytics Platform 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するため、初心者にも上級ユーザーにも欠かせないツールです。

    利用を開始するには、Ultralytics Platform クイックスタートをご覧ください。

  • Ultralytics の継続的インテグレーション(CI)では、コードベースの整合性と品質を確保するために、自動化されたプロセスを導入しています。当社の CI 構成には、Docker デプロイ、リンク切れチェック、CodeQL 分析、PyPI への公開が含まれます。新しいコードの提出に対してテストとチェックを自動実行することで、これらのプロセスがリポジトリの安定性とセキュリティの維持に役立ちます。

    詳しくは、継続的インテグレーション(CI)ガイドをご覧ください。

  • Ultralytics はデータプライバシーを重視しています。当社の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権限を優先しながら、YOLO パッケージの改善に匿名化データをどのように収集・使用するかを説明しています。お客様の情報を常に安全に保つため、厳格なデータ保護規制を遵守しています。

    詳しくは、当社のプライバシーポリシーをご確認ください。

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