中文 · 한국어 · 日本語 · Русский · Deutsch · Français · Español · Português · Türkçe · Tiếng Việt · العربية

Trang chủ

Giới thiệu Ultralytics YOLO26, phiên bản mới nhất của mô hình phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh thời gian thực nổi tiếng. YOLO26 được xây dựng dựa trên những tiến bộ về deep learning và computer vision, với khả năng suy luận end-to-end không cần NMS và được tối ưu hóa để triển khai tại edge. Thiết kế tinh gọn giúp nó phù hợp với nhiều ứng dụng và dễ dàng thích ứng với các nền tảng phần cứng khác nhau, từ thiết bị edge đến các cloud API. Để có hiệu suất ổn định trong sản xuất, chúng tôi khuyến nghị sử dụng cả YOLO26 và YOLO11.

Khám phá Tài liệu Ultralytics, một nguồn tài nguyên toàn diện được thiết kế để giúp bạn hiểu và tận dụng các tính năng và khả năng của nó. Cho dù bạn là một chuyên gia machine learning dày dạn kinh nghiệm hay người mới bắt đầu trong lĩnh vực này, trung tâm này hướng tới việc tối đa hóa tiềm năng của YOLO trong các dự án của bạn.

Yêu cầu Giấy phép Doanh nghiệp (Enterprise License) cho mục đích thương mại tại Ultralytics Licensing.

Bắt đầu từ đâu

YOLO: Lược sử

YOLO (You Only Look Once), một mô hình object detection và image segmentation phổ biến, được phát triển bởi Joseph Redmon và Ali Farhadi tại Đại học Washington. Ra mắt năm 2015, YOLO đã trở nên phổ biến nhờ tốc độ và độ chính xác cao.

• YOLOv2, ra mắt năm 2016, đã cải tiến mô hình gốc bằng cách kết hợp batch normalization, anchor boxes và dimension clusters.
• YOLOv3, ra mắt năm 2018, đã nâng cao hơn nữa hiệu suất của mô hình bằng cách sử dụng mạng xương sống (backbone network) hiệu quả hơn, nhiều anchor hơn và spatial pyramid pooling.
• YOLOv4 được phát hành vào năm 2020, giới thiệu các đổi mới như Mosaic data augmentation, một detection head mới không cần anchor và một loss function mới.
• YOLOv5 tiếp tục cải thiện hiệu suất của mô hình và bổ sung các tính năng mới như tối ưu hóa siêu tham số (hyperparameter optimization), tích hợp theo dõi thử nghiệm và tự động xuất sang các định dạng phổ biến.
• YOLOv6 được Meituan mở mã nguồn vào năm 2022 và được sử dụng trong nhiều robot giao hàng tự động của công ty.
• YOLOv7 đã thêm các tác vụ bổ sung như pose estimation trên bộ dữ liệu COCO keypoints.
• YOLOv8 được Ultralytics phát hành năm 2023, giới thiệu các tính năng và cải tiến mới để tăng hiệu suất, tính linh hoạt và hiệu quả, hỗ trợ toàn bộ các tác vụ vision AI.
• YOLOv9 giới thiệu các phương pháp đổi mới như Programmable Gradient Information (PGI) và Generalized Efficient Layer Aggregation Network (GELAN).
• YOLOv10 created by researchers from Tsinghua University using the Ultralytics Python package, provides real-time object detection advancements by introducing an End-to-End head that eliminates Non-Maximum Suppression (NMS) requirements.
• YOLO11: Ra mắt vào tháng 9 năm 2024, YOLO11 mang lại hiệu suất tuyệt vời trên nhiều tác vụ, bao gồm object detection, segmentation, pose estimation, tracking và classification, cho phép triển khai trên nhiều ứng dụng và lĩnh vực AI đa dạng.
• YOLO26 🚀: Mô hình YOLO thế hệ tiếp theo của Ultralytics được tối ưu hóa cho triển khai edge với suy luận end-to-end không cần NMS.

Giấy phép YOLO: Ultralytics YOLO được cấp phép như thế nào?

Ultralytics cung cấp hai tùy chọn cấp phép để phù hợp với các trường hợp sử dụng đa dạng:

• Giấy phép AGPL-3.0: Giấy phép mã nguồn mở này đã được OSI chấp thuận, lý tưởng cho sinh viên và những người đam mê, thúc đẩy hợp tác mở và chia sẻ kiến thức. Xem tệp LICENSE để biết thêm chi tiết.
• Giấy phép Doanh nghiệp (Enterprise License): Được thiết kế cho mục đích thương mại, giấy phép này cho phép tích hợp liền mạch phần mềm và các mô hình AI của Ultralytics vào hàng hóa và dịch vụ thương mại, bỏ qua các yêu cầu mã nguồn mở của AGPL-3.0. Nếu kịch bản của bạn liên quan đến việc nhúng các giải pháp của chúng tôi vào một sản phẩm thương mại, hãy liên hệ thông qua Ultralytics Licensing.

Chiến lược cấp phép của chúng tôi được thiết kế để đảm bảo rằng bất kỳ cải tiến nào đối với các dự án mã nguồn mở của chúng tôi đều được trả lại cho cộng đồng. Chúng tôi tin tưởng vào mã nguồn mở và sứ mệnh của chúng tôi là đảm bảo rằng các đóng góp của chúng tôi có thể được sử dụng và mở rộng theo những cách mang lại lợi ích cho tất cả mọi người.

Sự phát triển của Object Detection

Object detection đã phát triển đáng kể qua nhiều năm, từ các kỹ thuật computer vision truyền thống đến các mô hình deep learning tiên tiến. Họ các mô hình YOLO đã đi đầu trong sự phát triển này, liên tục vượt qua các giới hạn của những gì có thể đạt được trong object detection thời gian thực.

Cách tiếp cận độc đáo của YOLO coi object detection là một bài toán hồi quy đơn lẻ, dự đoán bounding boxes và xác suất lớp trực tiếp từ toàn bộ hình ảnh trong một lần đánh giá. Phương pháp mang tính cách mạng này đã làm cho các mô hình YOLO nhanh hơn đáng kể so với các máy dò hai giai đoạn trước đó trong khi vẫn duy trì độ chính xác cao.

Với mỗi phiên bản mới, YOLO đã giới thiệu những cải tiến về kiến trúc và các kỹ thuật sáng tạo giúp tăng cường hiệu suất trên nhiều chỉ số khác nhau. YOLO26 tiếp tục truyền thống này bằng cách kết hợp những tiến bộ mới nhất trong nghiên cứu computer vision, với khả năng suy luận end-to-end không cần NMS và tối ưu hóa edge cho các ứng dụng thực tế.

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

Ultralytics YOLO là gì và nó cải thiện object detection như thế nào?

Ultralytics YOLO là dòng YOLO (You Only Look Once) nổi tiếng dành cho phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh thời gian thực. Mô hình mới nhất, YOLO26, được xây dựng trên các phiên bản trước bằng cách giới thiệu suy luận end-to-end không cần NMS và tối ưu hóa edge. YOLO hỗ trợ nhiều tác vụ vision AI như phát hiện, phân đoạn, pose estimation, tracking và phân loại. Kiến trúc hiệu quả của nó đảm bảo tốc độ và độ chính xác tuyệt vời, giúp nó phù hợp với nhiều ứng dụng đa dạng, bao gồm các thiết bị edge và cloud API.

Làm thế nào để tôi bắt đầu với việc cài đặt và thiết lập YOLO?

Việc bắt đầu với YOLO rất nhanh chóng và đơn giản. Bạn có thể cài đặt gói Ultralytics bằng pip và sẵn sàng vận hành chỉ trong vài phút. Dưới đây là lệnh cài đặt cơ bản:

pip install -U ultralytics

Để có hướng dẫn từng bước toàn diện, hãy truy cập trang Quickstart của chúng tôi. Tài nguyên này sẽ giúp bạn với các hướng dẫn cài đặt, thiết lập ban đầu và chạy mô hình đầu tiên của mình.

Làm thế nào để tôi huấn luyện một mô hình YOLO tùy chỉnh trên tập dữ liệu của mình?

Huấn luyện một mô hình YOLO tùy chỉnh trên tập dữ liệu của bạn bao gồm một vài bước chi tiết:

1. Chuẩn bị tập dữ liệu đã được chú thích của bạn.
2. Cấu hình các tham số huấn luyện trong tệp YAML.
3. Sử dụng lệnh yolo TASK train để bắt đầu huấn luyện. (Mỗi TASK có đối số riêng)

Dưới đây là mã ví dụ cho Tác vụ Object Detection:

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO model (you can choose n, s, m, l, or x versions)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Start training on your custom dataset
model.train(data="path/to/dataset.yaml", epochs=100, imgsz=640)

Để có hướng dẫn chi tiết, hãy xem hướng dẫn Train a Model của chúng tôi, bao gồm các ví dụ và mẹo để tối ưu hóa quá trình huấn luyện của bạn.

Các tùy chọn cấp phép nào có sẵn cho Ultralytics YOLO?

Ultralytics cung cấp hai tùy chọn cấp phép cho YOLO:

• Giấy phép AGPL-3.0: Giấy phép mã nguồn mở này lý tưởng cho mục đích giáo dục và phi thương mại, thúc đẩy hợp tác mở.
• Giấy phép Doanh nghiệp (Enterprise License): Đây được thiết kế cho các ứng dụng thương mại, cho phép tích hợp liền mạch phần mềm Ultralytics vào các sản phẩm thương mại mà không bị hạn chế bởi giấy phép AGPL-3.0.

Để biết thêm chi tiết, hãy truy cập trang Licensing của chúng tôi.

Làm thế nào để Ultralytics YOLO được sử dụng cho theo dõi đối tượng thời gian thực?

Ultralytics YOLO hỗ trợ theo dõi nhiều đối tượng hiệu quả và có thể tùy chỉnh. Để tận dụng các khả năng theo dõi, bạn có thể sử dụng lệnh yolo track, như được hiển thị bên dưới:

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Start tracking objects in a video
# You can also use live video streams or webcam input
model.track(source="path/to/video.mp4")

Để có hướng dẫn chi tiết về cách thiết lập và chạy theo dõi đối tượng, hãy xem tài liệu Track Mode của chúng tôi, giải thích cấu hình và các ứng dụng thực tế trong các tình huống thời gian thực.