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 học sâu và thị giác máy tính , với khả năng xử lý từ đầu đến cuối. NMS - Khả năng suy luận không cần can thiệp và triển khai tối ưu tại biên. Thiết kế tinh gọn giúp nó phù hợp với nhiều ứng dụng khác nhau và dễ dàng thích ứng với các nền tảng phần cứng khác nhau, từ thiết bị biên đến API đám mây. Đối với khối lượng công việc sản xuất ổn định, cả YOLO26 và YOLO11 đều được khuyến nghị.

Khám phá Ultralytics Docs là một nguồn tài liệu 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 máy học dày dạn kinh nghiệm hay mới bước chân vào lĩnh vực này, trung tâm này đều hướng đến mục tiêu tối đa hóa khả năng của bạn. YOLO Tiềm năng của nó trong các dự án của bạn.

Hãy yêu cầu Giấy phép Doanh nghiệp để sử dụng cho mục đích thương mại tại Ultralytics Licensing .

Bắt đầu từ đâu

Xem: Hướng dẫn cách huấn luyện mô hình YOLO26 trên tập dữ liệu tùy chỉnh của bạn Google Colab.

YOLO Lịch sử tóm lược

YOLO (You Only Look Once), một mô hình phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh phổ biến, được phát triển bởi Joseph Redmon và Ali Farhadi tại Đại học Washington. Ra mắt vào năm 2015, YOLO Được ưa chuộng nhờ tốc độ và độ chính xác cao.

• YOLOv2 , được phát hành năm 2016, đã cải tiến mô hình gốc bằng cách tích hợp chuẩn hóa theo lô, hộp neo và cụm chiều.
• YOLOv3 , ra mắt năm 2018, đã nâng cao hơn nữa hiệu suất của mô hình bằng cách sử dụng mạng xương sống hiệu quả hơn, nhiều điểm neo và gộp kim tự tháp không gian.
• YOLOv4 được phát hành vào năm 2020, giới thiệu những cải tiến như tăng cường dữ liệu Mosaic, một đầu phát hiện không cần neo mới và một hàm mất mát mới.
• YOLOv5 đã cải thiện hơn nữa hiệu suất của mô hình và bổ sung thêm các tính năng mới như tối ưu hóa siêu tham số, theo dõi thí nghiệm tích hợp và xuất tự động sang các định dạng xuất phổ biến.
• YOLOv6 được Meituan công khai mã nguồn vào năm 2022 và được sử dụng trong nhiều robot giao hàng tự hành của công ty.
• YOLOv7 đã bổ sung thêm các tác vụ như ước lượng tư thế. COCO Bộ dữ liệu điểm mấu chốt.
• YOLOv8 được phát hành vào năm 2023 bởi Ultralytics Phiên bản này đã giới thiệu các tính năng và cải tiến mới nhằm nâng cao hiệu suất, tính linh hoạt và hiệu quả, hỗ trợ đầy đủ các tác vụ trí tuệ nhân tạo về thị giác.
• YOLOv9 giới thiệu các phương pháp tiên tiến như Thông tin Gradient có thể lập trình (PGI) và Mạng tổng hợp lớp hiệu quả tổng quát (GELAN).
• YOLOv10 được tạo ra bởi các nhà nghiên cứu từ Đại học Thanh Hoa bằng cách sử dụng gói Python Ultralytics , cung cấp những tiến bộ trong phát hiện đối tượng theo thời gian thực bằng cách giới thiệu một đầu thu phát từ đầu (End-to-End) giúp loại bỏ hiện tượng loại bỏ các đối tượng không phải là cực đại (Non-Maximum Suppression). NMS ) yêu cầu.
• YOLO11 : Phát hành vào tháng 9 năm 2024. YOLO11 Cung cấp hiệu năng vượt trội trên nhiều tác vụ, bao gồm phát hiện đối tượng , phân đoạn , ước lượng tư thế , theo dõi và phân loại , cho phép triển khai trên nhiều ứng dụng và lĩnh vực trí tuệ nhân tạo khác nhau.
• YOLO26 🚀 : Ultralytics ' thế hệ tiếp theo YOLO mô hình được tối ưu hóa cho triển khai tại biên với khả năng kết nối đầu cuối. NMS - suy luận tự do.

YOLO Giấy phép: Làm thế nào Ultralytics YOLO Được cấp phép?

Ultralytics Cung cấp hai tùy chọn cấp phép để phù hợp với nhiều trường hợp sử dụng khác nhau:

• Giấy phép AGPL-3.0 : Giấy phép mã nguồn mở được OSI phê duyệt này rất lý tưởng cho sinh viên và những người đam mê, thúc đẩy sự hợp tác mở và chia sẻ kiến ​​thức. Xem tệp LICENSE để biết thêm chi tiết.
• Giấy phép doanh nghiệp : Được thiết kế cho mục đích thương mại, giấy phép này cho phép tích hợp liền mạch... Ultralytics Tích hợp phần mềm và mô hình AI vào hàng hóa và dịch vụ thương mại, bỏ qua các yêu cầu về mã nguồn mở. AGPL-3.0 Nếu trường hợp của bạn liên quan đến việc tích hợp các giải pháp của chúng tôi vào một sản phẩm thương mại, hãy liên hệ thông qua bộ phận Cấp phép của Ultralytics .

Chiến lược cấp phép của chúng tôi được thiết kế để đảm bảo rằng mọi cải tiến 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 những đóng góp của chúng tôi có thể được sử dụng và mở rộng theo những cách có lợi cho tất cả mọi người.

Sự tiến hóa của phát hiện đối tượng

Công nghệ phát hiện đối tượng đã phát triển đáng kể trong những năm qua, từ các kỹ thuật thị giác máy tính truyền thống đến các mô hình học sâu tiên tiến. Dòng mô hình YOLO luôn đi đầu trong sự phát triển này, liên tục vượt qua giới hạn của những gì có thể đạt được trong phát hiện đối tượng thời gian thực.

YOLO Cách tiếp cận độc đáo của phương pháp này coi việc phát hiện đối tượng như một bài toán hồi quy duy nhất, dự đoán trực tiếp các hộp giới hạn và xác suất lớp từ toàn bộ hình ảnh trong một lần đánh giá. Phương pháp mang tính cách mạng này đã tạo ra YOLO Các mô hình này hoạt động nhanh hơn đáng kể so với các máy dò hai giai đoạn trước đây 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 tiên tiến giúp nâng cao hiệu suất trên nhiều khía cạnh khác nhau. YOLO26 tiếp tục truyền thống này bằng cách tích hợp những tiến bộ mới nhất trong nghiên cứu thị giác máy tính, với các tính năng từ đầu đến cuối. NMS - Suy luận miễn phí và triển khai tối ưu hóa tại biên cho các ứng dụng thực tế.

Câu hỏi thường gặp

Là gì Ultralytics YOLO Vậy nó cải thiện khả năng phát hiện đối tượng như thế nào?

Ultralytics YOLO là được đánh giá cao YOLO Dòng sản phẩm (You Only Look Once) dành cho phát hiện đối tượng và phân đoạn ảnh theo thời gian thực. Mô hình mới nhất, YOLO26 , được xây dựng dựa trên các phiên bản trước đó bằng cách giới thiệu khả năng xử lý từ đầu đến cuối. NMS - Suy luận miễn phí và triển khai tối ưu tại biên. YOLO Nó hỗ trợ nhiều tác vụ AI thị giác khác nhau như phát hiện, phân đoạn, ước lượng tư thế, theo dõi và phân loại. Kiến trúc hiệu quả của nó đảm bảo tốc độ và độ chính xác tuyệt vời, làm cho nó phù hợp với nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm cả các thiết bị biên và API đám mây.

Tôi có thể bắt đầu bằng cách nào? YOLO Cài đặt và thiết lập?

Bắt đầu với YOLO Thao tác nhanh chóng và đơn giản. Bạn có thể cài đặt Ultralytics Cài đặt gói bằng pip và bắt đầu sử dụng chỉ trong vài phút. Dưới đây là lệnh cài đặt cơ bản:

pip install -U ultralytics

Để có hướng dẫn từng bước chi tiết, hãy truy cập trang Hướng dẫn nhanh của chúng tôi. Tài liệu này sẽ giúp bạn với các hướng dẫn cài đặt, thiết lập ban đầu và vận hành mô hình đầu tiên của bạn.

Làm thế nào tôi có thể huấn luyện một hệ thống tùy chỉnh? YOLO Tôi có thể xây dựng mô hình trên tập dữ liệu của mình không?

Đào tạo một khách hàng tùy chỉnh YOLO Việc xây dựng mô hình trên tập dữ liệu của bạn bao gồm một vài bước chi tiết:

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

Đây là đoạn mã ví dụ cho tác vụ Phát hiện đối tượng:

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)

# Train a YOLO model from the command line
yolo detect train data=path/to/dataset.yaml epochs=100 imgsz=640

Để có hướng dẫn chi tiết, hãy xem hướng dẫn "Huấn luyện mô hình" của chúng tôi, bao gồm các ví dụ và mẹo để tối ưu hóa quy trình huấn luyện của bạn.

Có những tùy chọn cấp phép nào 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 sự hợp tác mở.
• Giấy phép doanh nghiệp : Loại giấy phép này được thiết kế cho các ứng dụng thương mại, cho phép tích hợp liền mạch. Ultralytics chuyển đổi phần mềm thành sản phẩm thương mại mà không bị hạn chế bởi... AGPL-3.0 giấy phép.

Để biết thêm chi tiết, vui lòng truy cập trang Cấp phép của chúng tôi.

Làm thế nào Ultralytics YOLO Có thể được sử dụng để theo dõi đối tượng trong thời gian thực không?

Ultralytics YOLO Hỗ trợ theo dõi nhiều đối tượng hiệu quả và có thể tùy chỉnh. Để sử dụng các khả năng theo dõi, bạn có thể sử dụng... yolo track lệnh, như 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")

# Perform object tracking on a video from the command line
# You can specify different sources like webcam (0) or RTSP streams
yolo track source=path/to/video.mp4

Để có hướng dẫn chi tiết về cách thiết lập và vận hành tính năng theo dõi đối tượng, hãy xem tài liệu về Chế độ Theo dõi của chúng tôi, trong đó giải thích cấu hình và các ứng dụng thực tế trong các tình huống thực tế.

📅 Được tạo 2 năm trước ✏️ Cập nhật 8 ngày trước

Bình luận