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- 主页 | Ultralytics 文档
隆重介绍 Ultralytics YOLO26，这是备受赞誉的实时目标检测和图像分割模型的最新版本。 YOLO26 基于 深度学习 和 计算机视觉 的进步，具备端到端、无需 NMS 的推理能力以及针对边缘侧的优化部署功能。 其精简的设计使其适用于多种应用场景，并可轻松适配从边缘设备到云端 API 的各种硬件平台。 对于稳定的生产工作负载，我们推荐使用 YOLO26 和 YOLO11。 探索 Ultralytics 文档，这是一个全面的资源库，旨在帮助你理解并利用其功能。 无论你是经验丰富的 机器学习 从业者，还是该领域的新手，本中心都能助你在项目中最大限度地发挥 YOLO 的潜能。 如需商业用途，请申请企业许可，详见 Ultralytics Licensing。
- 一文掌握所有 YOLO 模型——YOLOv1 到 YOLOv12 论文解析（2025）
在这篇文章中，我们将探索所有 YOLO 目标检测模型，从 YOLOv1 到 YOLO-NAS。 什么是 YOLO？ YOLO（You Only Look Once，意为“一次看完”）：统一的实时目标检测，是由 Joseph Redmon 在 CVPR 2016 上发表的一种单阶段目标检测模型，以低延迟和高精度著称。
- 一文搞懂YOLO系列目标检测！万字长文（附YOLOv8实操教程）
YOLO作为一种单阶段目标检测器，能够在一次前向传播中完成图像中所有目标的检测与分类任务，相比于其他两阶段的目标检测方法，如Faster R-CNN，YOLO的实时性和检测效率显得尤为突出。 正因如此，YOLO迅速成为了实时目标检测领域的主流方法，并在多个应用场景中得到了成功实践。 YOLO最早由Joseph Redmon等人在2016年提出，旨在解决目标检测过程中速度和精度之间的平衡问题。 传统的目标检测方法，如R-CNN、Fast R-CNN，虽然在检测精度上表现优异，但由于其两阶段的检测流程，导致处理速度较慢，难以满足实时应用的需求。
- GitHub - ultralytics ultralytics: Ultralytics YOLO
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
- 【2025最新YOLO算法教程】最适合小白入门的【YOLO目标检测】教程，一口气讲完环境安装+推理+自定义数据集搭建与训练等目标检测必备基础 . . .
【2025最新YOLO算法教程】最适合小白入门的【YOLO目标检测】教程，一口气讲完环境安装+推理+自定义数据集搭建与训练等目标检测必备基础！从入门到实战！共计30条视频，包括：01-安装MiniConda、02-环境管理命令、03-安装依赖包等，UP主更多精彩视频，请关注UP账号。
- YOLO训练工具平台 - 让目标检测更简单
yolo训练工具，支持YOLOv5 v7 v8 v9 v11 v26模型训练、推理、导出MNN格式，无需环境配置，支持Linux和Windows系统。 内部自动处理并划分数据集，自动标注，拍照，批量重命名等一站式服务，让目标检测训练更简单。
- 【YOLO 模型入门】（1）一文读懂 YOLO：从核心概念到检测原理 - 详解 - jzssuanfa - 博客园
要理解 YOLO 的定位，就必须先搞清楚目标检测的两大技术路线 —— 单阶段检测（One-Stage） 和 两阶段检测（Two-Stage）。 YOLO 是单阶段检测的 “开山鼻祖” 之一，而 R-CNN 系列则是两阶段的代表。 1 单阶段检测（One-Stage）：直接出结果 核心逻辑
- YOLO系列算法全家桶——YOLOv1-YOLOv9详细介绍 - 腾讯云
YOLO系列的核心思想就是把目标检测转变为一个回归问题，利用整张图片作为网络的输入，通过神经网络，得到边界框的位置及其所属的类别。 1 YOLO系列算法的步骤 （1）划分图像： YOLO将输入图像划分为一个固定大小的网格。 （2）预测边界框和类别： 对于每个网格，YOLO预测出固定数量（通常为5个或3个） 的边界框。 每个边界框由5个主要属性描述：边界框的位置（中心坐标和宽高）和边界框包含的目标的置信度（confidence）。 此外，每个边界框还预测目标的类别。 （3）单次前向传递： YOLO通过一个 卷积神经网络 （CNN）进行单次前向传递，同时预测所有边界框的位置和类别。
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