نماذج Ultralytics YOLOv5
بناء أنظمة موثوقة لاكتشاف الكائنات في الوقت الفعلي باستخدام نماذج YOLOv5u الحالية وسير العمل الذي جعل تدريب ونشر أدوات الكشف المخصصة أمراً عملياً وسهل الوصول إليه.
تحظى بثقة المؤسسات الرائدة عالميًا
تأثير نماذجنا
قم بتبسيط العمليات عبر مختلف القطاعات باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية المتطورة لدينا. السرعة، والدقة، وسهولة الاستخدام مدعومة بواسطة Ultralytics.
من YOLOv5 إلى أحدث Ultralytics YOLO
تعرف على كيفية تطور سير عمل YOLOv5 العملي إلى نظام بيئي موحد للنماذج للتدريب والنشر.
جعل اكتشاف الكائنات في الوقت الفعلي متاحاً من خلال سير عمل PyTorch سريع وعملي.
توسيع سير العمل الموحد ليشمل الكشف، والتجزئة، والتصنيف، وتقدير الوضع، و OBB.
تحسين الدقة والسرعة والكفاءة مع الحفاظ على سير عمل Ultralytics المألوف.
تقديم استدلال شامل وبنية محسنة للنشر الفعال على الحافة.

نفذ عمليات التوسيم بسرعة تصل إلى 10 أضعاف باستخدام التوسيم الذكي
توفر لك منصة Ultralytics أداة لتوسيم الصور لإنشاء مجموعات بيانات عالية الجودة بشكل أسرع. بدءاً من التوسيم الذكي وحتى التعديل اليدوي الدقيق، صُممت هذه الميزات لتقليل وقت توسيم الصور دون التضحية بالجودة.
- التوسيم الذكي المدعوم بتقنية SAM:أقنعة ومربعات إحاطة بضغطة واحدة.
- تغطية كاملة لمهام الذكاء الاصطناعي:الكشف، وتجزئة النسخ، والتجزئة الدلالية، والتصنيف، وتحديد الوضع، وOBB.
- دعم التنسيقات الشامل:خيارك من YOLO وCOCO وVOC وغيرها.
- مراجعة الفريق وإصدار النسخ:تعاون واضح في كل خطوة.
تدريب على أفضل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) بتكلفة أقل
26 وحدة معالجة رسومات NVIDIA تبدأ من 0.24 دولار/ساعة - من معمارية Ampere إلى Blackwell. بدون تكاليف إضافية، وبدون حد أدنى، وبدون التزامات.
استكشف حلول القطاعات
اطلع على كيفية تطبيق الفرق لرؤية Ultralytics الحاسوبية في بيئات الإنتاج.

الذكاء الاصطناعي في الزراعة

الذكاء الاصطناعي في السيارات

الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية

الذكاء الاصطناعي في التصنيع

الذكاء الاصطناعي في التجزئة

الذكاء الاصطناعي في الروبوتات

الذكاء الاصطناعي في الزراعة

الذكاء الاصطناعي في السيارات

الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية

الذكاء الاصطناعي في التصنيع

الذكاء الاصطناعي في التجزئة

الذكاء الاصطناعي في الروبوتات

الذكاء الاصطناعي في الزراعة

الذكاء الاصطناعي في السيارات

الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية

الذكاء الاصطناعي في التصنيع

الذكاء الاصطناعي في التجزئة

الذكاء الاصطناعي في الروبوتات
الأسئلة الشائعة
تم إطلاق Ultralytics YOLOv5 في عام 2020 مع سير عمل PyTorch سهل الوصول إليه ساعد في جعل اكتشاف الكائنات المخصص في الوقت الفعلي أمراً عملياً. تدعم حزمة Ultralytics Python الحالية نماذج اكتشاف YOLOv5u المحدثة التي لا تعتمد على نقاط الارتكاز (anchor-free)؛ تستخدم أوزان مستودع YOLOv5 الأصلية بنية مختلفة وهي غير متوافقة مع المكتبة الحالية. راجع وثائق YOLOv5 للحصول على التفاصيل.
نماذج YOLOv5u التي تدعمها مكتبة Ultralytics ومشروع المنصة الحالي مصممة لـ اكتشاف الكائنات. كما أصدر مستودع YOLOv5 التاريخي متغيرات منفصلة للتصنيف والتقطيع، ولكن تلك البنى والأوزان الأصلية غير قابلة للتبادل مع نماذج YOLOv5u الحالية.
ابدأ بنموذج الكشف nano أو small من YOLOv5u عندما يكون زمن الوصول وحجم النموذج هما الأهم. يوازن الحجم medium بين السرعة والدقة للعديد من أعباء العمل، بينما تعطي الأحجام large و extra-large الأولوية للدقة عند توفر المزيد من قدرات الحوسبة. قارن مقاييس النماذج الحالية في وثائق YOLOv5، ثم تحقق من صحة المرشحين باستخدام بياناتك الخاصة.
استخدم وضع التدريب الخاص بمكتبة Ultralytics مع نقطة فحص اكتشاف YOLOv5u الحالية، أو افتح مشروع YOLOv5 الرسمي على منصة Ultralytics للبدء بأحد نماذج الاكتشاف الخاصة به. بعد التدريب، استخدم وضع التصدير لتجهيز كاشف للنشر.
نعم. يظل YOLOv5 مدعوماً للمشاريع وعمليات النشر الحالية. Ultralytics YOLO26 هو أحدث نموذج مستقر ونقطة البداية الموصى بها للمشاريع الجديدة، بينما يظل YOLOv5 مفيداً عندما يكون التوافق مع خط أنابيب YOLOv5 القائم مهماً.
ابنِ باستخدام Ultralytics YOLOv5
درب، تحقق من الصحة، صدر، وانشر نماذج اكتشاف YOLOv5u الحالية باستخدام منصة Ultralytics.