Ultralytics YOLO27:

ヘルプ#

Ultralyticsのヘルプページへようこそ。このページでは、Ultralytics YOLOモデルおよびリポジトリを使用する際に役立つ実践的なガイド、ポリシー、FAQ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がコミュニティで直面する一般的な質問や問題への回答をご案内します。
  • コントリビューションガイド:プルリクエストの提出やバグの報告など、コントリビューションを行うため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、当社が採用しているCIプロセスについて理解を深めていただけます。
  • コントリビューターライセンス契約(CLA):Ultralyticsプロジェクトへのコントリビューションに伴う権利と責任を理解するため、CLAをご確認ください。
  • 最小再現可能な例(MRE)ガイド:バグレポート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:すべてのコラボレーターにとって、敬意があり開かれた環境を支えるコミュニティガイドラインです。
  • 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:当社のセキュリティプロトコルと、脆弱性を報告する手順をご確認ください。
  • プライバシーポリシー:すべてのサービスおよび業務において、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いただけます。

スムーズで生産的な体験のために、これらのリソースをご確認いただくことをお勧めします。追加のサポートが必要な場合は、GitHub IssuesまたはUltralyticsコミュニティからお問い合わせください。

FAQ#

  • Ultralytics YOLO 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、NMS を使用しないオプションのエンドツーエンドヘッドを備えてより高速かつ軽量な推論を実現し、エッジデバイスや低電力デバイス向けに最適化されているため、リアルタイムの動画分析から高度な機械学習の研究に至るまで、幅広い用途に最適です。画像や動画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ようとす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。

    現在のリリースに関する詳細については、YOLO26 documentationをご覧ください。次期ファミリーについては、YOLO27 (Coming Soon)をご覧ください。そのモデルはまだ利用可能ではなく、発表日も設定されていません。

  • Ultralytics YOLOリポジトリへのコントリビューションは簡単です。まず、コントリビューションガイドを確認し、プルリクエストの提出やバグの報告などの手順を理解してください。また、コントリビューションを法的に認められたものにするため、コントリビューターライセンス契約(CLA)への署名が必要です。効果的なバグ報告については、最小再現可能な例(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です。YOLO26のようなAIモデルを簡単に生成、トレーニング、デプロイできます。主な独自機能には、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、初心者から上級ユーザーまで幅広く役立つツールです。

    開始するには、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確保する自動化プロセスです。当社のCI環境には、Dockerデプロイ、リンク切れチェック、CodeQL分析、PyPIへの公開が含まれています。これらのプロセスにより、新しいコードの提出時にテストとチェックを自動実行し、安定性とセキュリティに優れたリポジトリを維持できます。

    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。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向けて匿名化データを収集および使用する方法を説明しています。常に情報を安全に保つため、厳格なデータ保護規制を遵守しています。

    詳細については、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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