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Ultralytics YOLO (You Only Look Once) は、最先端のリアルタイムオブジェクト検出モデルです。最新バージョンの YOLO26 は、エッジデバイスや低電力デバイス向けに最適化された、より高速で軽量なエンドツーエンドの NMS フリー推論を実現しており、リアルタイムの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検出する YOLO の効率性により、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たいと考えている企業や研究者にとって、YOLO は定番のソリューションとなっています。

YOLO26 の詳細については、YOLO26 ドキュメントをご覧ください。

Ultralytics YOLO リポジトリへの貢献は簡単です。まず貢献ガイドを確認して、プルリクエストの送信やバグの報告などの手順を理解してください。また、あなたの貢献が法的に認められるようにするために、コントリビューターライセンス契約 (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、最小限の再現可能な例 (MRE) ガイドをご参照ください。

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を提供します。YOLO26 などの AI モデルの生成、トレーニング、デプロイを簡単に行うことができます。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、直感的なデータセット管理が含まれます。Ultralytics Platform は、データ処理からモデルデプロイまでのワークフロー全体を簡素化し、初心者から上級者まで欠かせないツールとなっています。

始めるには、Ultralytics Platform 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) は、コードベースの整合性と品質を保証する自動化プロセスを含みます。私たちの CI セットアップには、Docker のデプロイ、リンク切れチェック、CodeQL 分析、および PyPI への公開が含まれます。これらのプロセスは、新しいコードの送信に対して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の維持に役立ちます。

詳細については、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。私たち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コントロールを優先しながら、YOLO パッケージを改善するために匿名化されたデータをどのように収集し使用するかについて概説しています。私たちは厳格なデータ保護規制を遵守し、お客様の情報が常に安全に保護されるようにしています。

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。