コンテンツへスキップ

総合ガイドUltralytics YOLOv5

Ultralytics YOLOv5 V7.0バナー

YOLOv5 CI YOLOv5 引用 ドッカー・プル
グラデーション走行 オープン・イン・コラボ Kaggleで開く

Ultralytics' へようこそ YOLOv5🚀 ドキュメンテーション!YOLOv5革命的な "You Only Look Once"(一度しか見ない)物体検出モデルの5番目の反復は、リアルタイムで高速、高精度の結果を提供するように設計されています。

PyTorch 上に構築されたこの強力なディープラーニングフレームワークは、その多用途性、使いやすさ、高性能で絶大な人気を集めています。当社のドキュメントは、インストールプロセスのガイド、モデルのアーキテクチャのニュアンスの説明、さまざまな使用例の紹介、および一連の詳細なチュートリアルを提供します。これらのリソースは、あなたのコンピュータビジョンプロジェクトのためにYOLOv5 の可能性を最大限に活用するのに役立ちます。さっそく始めましょう!

探索と学習

ここでは、YOLOv5 のさまざまな側面をガイドする包括的なチュートリアルのコンパイルです。

対応環境

Ultralytics は、CUDAや CUDNNといった必要不可欠な依存関係がプリインストールされた、すぐに使えるさまざまな環境を提供します、 Pythonそして PyTorchなどの不可欠な依存関係がプリインストールされています。

プロジェクト状況

YOLOv5 CI

このバッジは、YOLOv5 GitHub ActionsContinuous Integration (CI) テストがすべて正常にパスしていることを示します。これらのCIテストは、トレーニング、検証、推論、エクスポート、ベンチマークといったさまざまな重要な側面にわたって、YOLOv5 の機能とパフォーマンスを厳密にチェックします。これらのテストは、macOS、Windows、Ubuntu上で、24時間ごとおよび新しいコミットごとに実施され、一貫した信頼性の高い動作を保証します。


Ultralytics ギットハブ スペース Ultralytics LinkedIn スペース Ultralytics ツイッター スペース Ultralytics ユーチューブ スペース Ultralytics ティックトック スペース Ultralytics インスタグラム スペース Ultralytics ディスコード

つながり、貢献する

YOLOv5 でのあなたの旅は、孤独なものである必要はありません。GitHubの活気あるコミュニティに参加し、LinkedInでプロフェッショナルとつながり、Twitterで結果を共有し、YouTubeで教育リソースを見つけましょう。TikTokと Instagramで私たちをフォローして、より魅力的なコンテンツをお楽しみください。

貢献することに興味がありますか?コードの改善やバグ報告からドキュメントの更新まで、あらゆる形での貢献を歓迎します。詳しくはコントリビュート・ガイドラインをご覧ください。

私たちは、皆さんがYOLOv5 をどのように使うか、その革新的な方法を楽しみにしています。飛び込んで実験し、あなたのコンピュータビジョンプロジェクトに革命を起こしましょう!🚀



作成日:2023-11-12 更新日:2024-01-07
作成者:glenn-jocher(5),sergiuwaxmann(1)

コメント