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- Home - Ultralytics YOLO Docs
Ultralytics YOLO is the latest advancement in the acclaimed YOLO (You Only Look Once) series for real-time object detection and image segmentation It builds on previous versions by introducing new features and improvements for enhanced performance, flexibility, and efficiency
- ultralytics ultralytics: Ultralytics YOLO11 - GitHub
Ultralytics creates cutting-edge, state-of-the-art (SOTA) YOLO models built on years of foundational research in computer vision and AI Constantly updated for performance and flexibility, our models are fast, accurate, and easy to use They excel at object detection, tracking, instance segmentation, image classification, and pose estimation tasks
- You Only Look Once - Wikipedia
You Only Look Once (YOLO) is a series of real-time object detection systems based on convolutional neural networks First introduced by Joseph Redmon et al in 2015, [1] YOLO has undergone several iterations and improvements, becoming one of the most popular object detection frameworks [2]
- 【2025】YOLOとは？物体検出の手法を大きく進化させたYOLOを徹底解説 | AI研究所
YOLOとは、コンピューターが外部の物体を検出するときに使用される代表的なアルゴリズムのことです。 YOLOという名前の由来は、「You Only Look Once」という英文の頭文字をつなげて作られた造語で、日本語に翻訳すると「一度見るだけで良い」という意味を持っているアルゴリズムです。 YOLOが開発される以前にもさまざまな物体検出手法が存在しましたが、それ以前の方法とは一線を画す優れた物体検出能力を持っていたことが、このアルゴリズムが広く注目されるようになった理由です。 YOLOがより正確に物体を検出できるのは、検出のためのアプローチが従来の手法とは全く異なっているからです。
- YOLO (aphorism) - Wikipedia
YOLO" is an acronym for "you only live once" It became a popular internet slang term in 2012 after the release of Canadian rapper Drake's hit single, "The Motto" [1] It expresses the view that one should make the most of the present moment and not worry excessively about possible consequences [2]
- YOLO 详解：从 v1 到 v11 - 知乎 - 知乎专栏
YOLO（You Only Look Once）是一组实时物体检测机器学习算法。 物体检测是一种计算机视觉任务，它使用 神经网络 来定位和分类图像中的物体。 这项任务有广泛的应用，从 医学成像 到自动驾驶汽车。
- 主页 -Ultralytics YOLO 文档
YOLO (YOLO（You Only Look Once）是一种流行的 物体检测 和 图像分割 模型，由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙（Joseph Redmon）和阿里-法哈迪（Ali Farhadi）开发。 YOLO 于 2015 年推出，因其高速度和高精确度而广受欢迎。 2016 年发布的 YOLOv2 通过纳入批量归一化、锚框和维度集群改进了原始模型。 2018 年推出的 YOLOv3 使用更高效的骨干网络、多锚和空间金字塔池进一步增强了模型的性能。 YOLOv4 于 2020 年发布，引入了 Mosaic 数据增强 、新的无锚检测头和新的 损失函数 等创新技术。 YOLOv5 进一步提高了模型的性能，并增加了超参数优化、集成实验跟踪和自动导出为常用导出格式等新功能。
- GitHub - THU-MIG yolov10: YOLOv10: Real-Time End-to-End Object . . .
In this work, we introduce YOLOE, which integrates detection and segmentation across diverse open prompt mechanisms within a single highly efficient model, achieving real-time seeing anything For text prompts, we propose Re-parameterizable Region-Text Alignment (RepRTA) strategy
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