Ajuda#
Boas-vindas à página de ajuda da Ultralytics. Esta página reúne guias práticos, políticas e perguntas frequentes para apoiar seu trabalho com modelos e repositórios Ultralytics YOLO.
- Perguntas frequentes (FAQ): encontre respostas para dúvidas e problemas comuns da comunidade de usuários e contribuidores da Ultralytics YOLO.
- Guia de contribuição: conheça os procedimentos para contribuir, incluindo como enviar pull requests, relatar bugs e muito mais.
- Guia de integração contínua (CI): entenda os processos de CI que usamos, com relatórios de status de cada repositório da Ultralytics.
- Acordo de licença de contribuidor (CLA): consulte o CLA para entender os direitos e as responsabilidades associados à contribuição para projetos da Ultralytics.
- Guia de exemplo mínimo reproduzível (MRE): saiba como criar um MRE, essencial para resolver relatórios de bugs de forma rápida e eficaz.
- Código de Conduta: nossas diretrizes para a comunidade promovem um ambiente respeitoso e aberto para todos os colaboradores.
- Política ambiental, de saúde e segurança (EHS): conheça nosso compromisso com a sustentabilidade e o bem-estar de todas as partes interessadas.
- Política de segurança: conheça nossos protocolos de segurança e o procedimento para relatar vulnerabilidades.
- Política de privacidade: leia nossa política de privacidade para entender como protegemos seus dados e respeitamos sua privacidade em todos os nossos serviços e operações.
Recomendamos que você consulte estes recursos para ter uma experiência tranquila e produtiva. Se precisar de suporte adicional, entre em contato pelo GitHub Issues ou pela Comunidade Ultralytics.
Perguntas frequentes#
Ultralytics YOLO (Você só olha uma vez) é um modelo de última geração para detecção de objetos em tempo real. Sua versão mais recente, YOLO26, oferece inferência mais rápida e leve, com uma cabeça opcional de ponta a ponta sem NMS, otimizada para dispositivos de borda e de baixo consumo de energia, o que a torna ideal para uma ampla variedade de aplicações, desde análise de vídeo em tempo real até pesquisa avançada em aprendizado de máquina. A eficiência da YOLO na detecção de objetos em imagens e vídeos tornou-a a solução preferida de empresas e pesquisadores que buscam integrar recursos robustos de visão computacional aos seus projetos.
Para mais detalhes sobre a versão atual, acesse a documentação do YOLO26. Para conhecer a próxima família, confira YOLO27 (em breve); os modelos ainda não estão disponíveis e não há data de lançamento definida.
Contribuir para os repositórios Ultralytics YOLO é simples. Comece consultando o Guia de contribuição para entender os procedimentos de envio de pull requests, relato de bugs e muito mais. Você também precisará assinar o Acordo de licença de contribuidor (CLA) para garantir o reconhecimento legal das suas contribuições. Para relatar bugs de forma eficaz, consulte o Guia de exemplo mínimo reproduzível (MRE).
A Ultralytics Platform oferece uma solução integrada e sem código para gerenciar seus projetos de aprendizado de máquina. Ela permite gerar, treinar e implantar modelos de IA como o YOLO26 com facilidade. Entre seus recursos exclusivos estão o treinamento na nuvem, o acompanhamento em tempo real e o gerenciamento intuitivo de conjuntos de dados. A Ultralytics Platform simplifica todo o fluxo de trabalho, do processamento de dados à implantação de modelos, tornando-se uma ferramenta indispensável tanto para iniciantes quanto para usuários avançados.
Para começar, acesse o Guia de início rápido da Ultralytics Platform.
A integração contínua (CI) na Ultralytics envolve processos automatizados que garantem a integridade e a qualidade da base de código. Nossa configuração de CI inclui implantação com Docker, verificação de links quebrados, análise do CodeQL e publicação no PyPI. Esses processos ajudam a manter repositórios estáveis e seguros, executando automaticamente testes e verificações em cada nova contribuição de código.
Saiba mais no Guia de integração contínua (CI).
A Ultralytics leva a privacidade dos dados a sério. Nossa Política de privacidade explica como coletamos e usamos dados anonimizados para melhorar o pacote YOLO, priorizando a privacidade e o controle dos usuários. Seguimos normas rigorosas de proteção de dados para garantir que suas informações estejam sempre seguras.
Para mais informações, consulte nossa Política de privacidade.