Trợ giúp#
Chào mừng bạn đến với trang Trợ giúp của Ultralytics. Trang này tập hợp các hướng dẫn thực tiễn, chính sách và câu hỏi thường gặp để hỗ trợ công việc của bạn với các model và repository Ultralytics YOLO.
- Câu hỏi thường gặp (FAQ): Tìm câu trả lời cho các câu hỏi và vấn đề phổ biến mà cộng đồng người dùng và cộng tác viên Ultralytics YOLO gặp phải.
- Hướng dẫn đóng góp: Tìm hiểu các quy trình đóng góp, bao gồm cách gửi pull request, báo cáo lỗi và nhiều nội dung khác.
- Hướng dẫn tích hợp liên tục (CI): Tìm hiểu quy trình CI chúng tôi sử dụng, cùng với báo cáo trạng thái của từng repository Ultralytics.
- Thỏa thuận cấp phép cho cộng tác viên (CLA): Xem CLA để hiểu các quyền và trách nhiệm liên quan đến việc đóng góp cho các dự án Ultralytics.
- Hướng dẫn tạo ví dụ tối thiểu có thể tái hiện (MRE): Tìm hiểu quy trình tạo MRE, yếu tố then chốt giúp giải quyết báo cáo lỗi nhanh chóng và hiệu quả.
- Quy tắc ứng xử: Các nguyên tắc cộng đồng của chúng tôi góp phần xây dựng môi trường tôn trọng và cởi mở cho tất cả cộng tác viên.
- Chính sách môi trường, sức khỏe và an toàn (EHS): Tìm hiểu cam kết của chúng tôi về tính bền vững và phúc lợi của tất cả các bên liên quan.
- Chính sách bảo mật: Tìm hiểu các quy trình bảo mật và cách báo cáo lỗ hổng.
- Chính sách quyền riêng tư: Đọc chính sách quyền riêng tư để hiểu cách chúng tôi bảo vệ dữ liệu và tôn trọng quyền riêng tư của bạn trong mọi dịch vụ và hoạt động.
Chúng tôi khuyến khích bạn xem các tài nguyên này để có trải nghiệm suôn sẻ và hiệu quả. Nếu cần hỗ trợ thêm, hãy liên hệ qua GitHub Issues hoặc Cộng đồng Ultralytics.
Câu hỏi thường gặp#
Ultralytics YOLO (You Only Look Once) là model phát hiện đối tượng thời gian thực tiên tiến. Phiên bản mới nhất, YOLO26, mang đến inference nhanh hơn, nhẹ hơn với head end-to-end không cần NMS tùy chọn, được tối ưu cho thiết bị edge và công suất thấp, phù hợp với nhiều ứng dụng, từ phân tích video thời gian thực đến nghiên cứu machine learning nâng cao. Khả năng phát hiện đối tượng trong ảnh và video hiệu quả của YOLO đã biến model này thành giải pháp được các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu ưu tiên lựa chọn khi tích hợp năng lực thị giác máy tính mạnh mẽ vào dự án.
Để biết thêm chi tiết về bản phát hành hiện tại, hãy xem tài liệu YOLO26. Để tìm hiểu dòng model sắp ra mắt, hãy xem YOLO27 (Sắp ra mắt); các model này chưa khả dụng và chưa có ngày ra mắt.
Việc đóng góp cho các repository Ultralytics YOLO rất đơn giản. Trước tiên, hãy xem Hướng dẫn đóng góp để nắm rõ quy trình gửi pull request, báo cáo lỗi và các nội dung khác. Bạn cũng cần ký Thỏa thuận cấp phép cho cộng tác viên (CLA) để đảm bảo các đóng góp của bạn được công nhận hợp pháp. Để báo cáo lỗi hiệu quả, hãy tham khảo Hướng dẫn tạo ví dụ tối thiểu có thể tái hiện (MRE).
Ultralytics Platform cung cấp giải pháp liền mạch, không cần code để quản lý các dự án machine learning. Nền tảng này giúp bạn dễ dàng tạo, huấn luyện và triển khai các model AI như YOLO26. Các tính năng nổi bật bao gồm huấn luyện trên cloud, theo dõi theo thời gian thực và quản lý dataset trực quan. Ultralytics Platform đơn giản hóa toàn bộ workflow, từ xử lý dữ liệu đến triển khai model, trở thành công cụ thiết yếu cho cả người mới bắt đầu lẫn người dùng nâng cao.
Để bắt đầu, hãy truy cập Hướng dẫn bắt đầu nhanh Ultralytics Platform.
Tích hợp liên tục (CI) trong Ultralytics bao gồm các quy trình tự động nhằm đảm bảo tính toàn vẹn và chất lượng của codebase. Thiết lập CI của chúng tôi bao gồm triển khai Docker, kiểm tra liên kết hỏng, phân tích CodeQL và phát hành lên PyPI. Các quy trình này giúp duy trì repository ổn định và an toàn bằng cách tự động chạy test và kiểm tra các lần gửi code mới.
Tìm hiểu thêm trong Hướng dẫn tích hợp liên tục (CI).
Ultralytics rất coi trọng quyền riêng tư dữ liệu. Chính sách quyền riêng tư của chúng tôi nêu rõ cách thu thập và sử dụng dữ liệu đã ẩn danh để cải thiện package YOLO, đồng thời ưu tiên quyền riêng tư và quyền kiểm soát của người dùng. Chúng tôi tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về bảo vệ dữ liệu để luôn đảm bảo an toàn cho thông tin của bạn.
Để biết thêm thông tin, hãy xem Chính sách quyền riêng tư của chúng tôi.