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视觉资产和AI模型资源库

Ultralytics Assets 仓库集成了视觉资产、预训练模型和数据集,为 Ultralytics YOLO 生态系统提供支持。该仓库涵盖对象检测、实例分割、图像分类等计算机视觉任务,为研究人员和开发者提供便捷的资源访问,加速机器学习项目的开发和优化。此仓库提供了完整的资源套件,包括视觉素材、预训练模型和注释数据集,适用于多种计算机视觉任务。它简化了资源获取过程,使开发者能够专注于项目开发而非资源收集,从而提高工作效率。


Ultralytics标志

🌟 欢迎来到Ultralytics资源库

欢迎!您已来到Ultralytics资源库,这里是视觉资源、强大预训练模型和精心策划数据集的一站式中心。这些工具经过精心打造,旨在补充Ultralytics YOLO生态系统,提供涵盖目标检测、实例分割、图像分类、姿态估计和跟踪等能力。

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🛠 功能概览

  • 🖼 视觉资源:浏览我们的横幅和标志集合,您可以将其纳入应用程序或作为与Ultralytics工具协作的一部分。
  • 🤖 触手可及的模型:利用预训练模型的强大功能,这些模型经过微调并随时可以部署。这些模型经过优化,可以轻松精确地处理各种计算机视觉任务。
  • 📦 准备就绪的数据集:使用我们标注好的数据库来增强您的机器学习项目,为模型训练、验证等做好准备。

💡 使用入门

📥 无缝下载预训练模型

Ultralytics YOLO框架旨在提供便利—缺少预训练模型?它将自动从本资源库获取。

例如:

from ultralytics import YOLO

# 实例化预训练的YOLOv8n模型
model = YOLO("yolov8n.pt")

# 图像路径
source = "path/to/image.jpg"

# 只需一行代码即可执行推理
results = model(source)  # 此命令完成推理过程并返回检测结果

🌐 拥抱视觉资源

我们所有的视觉资源都触手可及,可以直接从主分支下载用于您的项目、演示或文档。

📚 探索我们的数据集

我们的数据集可通过资源库发布版本访问,并附有全面的README指导您完成整个过程。请确保查看每个数据集的许可证和具体指南,以满足您的项目需求。

🤝 贡献

我们欢迎社区的贡献!无论您是修复错误、添加新功能还是改进文档,您的投入都是宝贵的。请查看我们的贡献指南以开始。此外,我们很想听听您使用Ultralytics产品的体验。请考虑填写我们的调查问卷。向所有贡献者致以巨大的🙏和感谢!

Ultralytics开源贡献者

©️ 许可证

Ultralytics很高兴提供两种不同的许可选项以满足您的需求:

  • AGPL-3.0许可证:非常适合学生和爱好者,这个OSI认可的开源许可鼓励协作学习和知识共享。请参阅LICENSE文件了解详细条款。
  • 企业许可证:非常适合商业用途,此许可允许将Ultralytics软件和AI模型集成到商业产品中,而无需遵守AGPL-3.0的开源要求。对于涉及商业应用的使用案例,请通过Ultralytics许可与我们联系。

📬 联系我们

有关错误报告、功能请求和贡献,请前往GitHub问题。如有关于本项目和其他Ultralytics工作的问题和讨论,请加入我们的Discord


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