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何を解決するか

Ultralyticsは、最先端のコンピュータビジョンタスクのための統一されたフレームワークを提供し、AI研究の深い専門知識がなくても、高性能な物体検出、セグメンテーション、および分類を簡単に実装できるようにします。

仕組み

速度と精度を重視して設計されたYOLO（You Only Look Once）モデルファミリーを実装しています。このフレームワークは、コマンドラインインターフェース（CLI）とPythonライブラリを介して一貫したAPIを提供し、ユーザーが学習済みモデルをロードし、カスタムデータセットでトレーニングし、パフォーマンスを検証し、デプロイメントのためにONNXなどのさまざまな形式にエクスポートできるようにします。

対象者

単純な画像分類からビデオフレーム内の複雑な物体追跡まで、アプリケーションにリアルタイムのビジョン機能を統合する必要がある開発者やAI実務家向けに設計されています。

ハイライト

• マルチタスクサポート: 物体検出、インスタンスおよびセマンティックセグメンテーション、深度推定、画像分類、およびポーズ推定を扱います。
• 物体追跡: ビデオフレーム間で検出された物体を追跡する能力。
• 柔軟なデプロイメント: 最適化された推論のために、ONNXなどの形式へのモデルのエクスポートをサポートしています。
• 包括的なモデル範囲: ハードウェアの制約に基づいて速度と精度のバランスをとるために、さまざまなモデルサイズ（nano, small, medium, large, x-large）を提供しています。