Ultralytics YOLO は、オブジェクト検出、セグメンテーション、画像分類、姿勢推定、トラッキングなどに対応した高性能なビジョン AI モデルです。
画像や動画から対象物を検出・分類・追跡するためのさまざまなタスクに対応しています。
製造業の外観検査、監視カメラ映像解析、ロボット、ドローン、小売分析など、幅広い用途で活用できます。
Ultralytics YOLO は、モデルの学習、評価、推論、追跡、エクスポート、性能検証までを統一されたワークフローで実行できます。
PoC 段階の検証から、本番環境や自社製品への組み込みまで、同じ開発環境で効率的に進められます。
学習したモデルを複数の形式へエクスポートし、クラウド、オンプレミス、エッジデバイス、モバイル、組込み環境など、用途に応じた推論環境へ展開できます。
CPU、GPU、エッジデバイスなど、用途や処理負荷に応じた環境で推論を実行できます。検証環境から本番環境まで、導入先に合わせた構成を選択できます。
既存の開発・運用環境に合わせて導入できます。サーバー環境やコンテナ基盤を活用した運用にも対応し、自社システムへの組み込みを進めやすくします。
クラウド、オンプレミス、エッジデバイス、ロボット、カメラ、検査装置など、用途に応じた推論環境へ展開できます。製造ラインや監視カメラなど、現場に近い環境でのリアルタイム処理にも活用できます。
学習済みモデルを用途に応じた形式へ変換し、既存の推論基盤やデプロイ環境に合わせて柔軟に組み込めます。
商用利用向けの高精度かつ軽量なオブジェクト検出モデル群をご利用いただけます。
NMS が不要なアーキテクチャを採用したエンドツーエンドの最新世代モデル。推論の後処理を不要にすることで低遅延を実現し、高精度なオブジェクト検出と高速な CPU 推論を両立します。
改良されたバックボーンと効率的な設計により、少ない計算リソースで高い精度を実現。オブジェクト検出の性能が向上したバランス重視のモデルです。
Anchor-free 検出を採用し、オブジェクト検出・セグメンテーション・姿勢推定を含む複数のタスクに対応する汎用モデル。精度と速度のバランスに優れており、実績も豊富です。
広く実績のある Anchor ベースのオブジェクト検出モデル。軽量かつ安定した性能により、既存システムへの組み込みや長期運用に適しています。
オープンソース プロジェクト、個人利用、学術研究用途では、制限なくご利用いただけます。商用利用の際は Enterprise ライセンスをご検討ください。
