Ultralyticsは、主にPython、MATLAB、Jupyter Notebookなどのプログラミング言語を使用して、視覚AIの民主化を目指しています。彼らのGitHubアカウントには、Ultralytics YOLOやyolov5などの広く利用されているプロジェクトが含まれており、さまざまなリポジトリが公開されています。
Ultralytics YOLO 🚀
Ultralytics YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite
Ultralytics YOLOv3 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite
Convert COCO JSON to YOLO format
Ultralytics assets
Ultralytics YOLO iOS App source code for running YOLO in your own iOS apps 🌟
Flutter plugin for Ultralytics YOLO
Google/Bing Images Web Downloader
xView 2018 Object Detection Challenge: YOLOv3 Training and Inference.
Simple Flickr Image Scraper
Ultralytics Platform tutorials and support
Ultralytics Notebooks 🚀
Profile PyTorch models for FLOPs and parameters, helping to evaluate computational efficiency and memory usage.
Structure From Motion (SFM) for vehicle speed
Ultralytics Docs https://docs.ultralytics.com
Ultralytics GitHub Actions
Ultralytics LLM-related experiments
Rust inference package experiments
CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining), Predict the most relevant text snippet given an image
SDK for Ultralytics HUB
Count GitHub Stars ⭐
3D Scene Reconstruction in MATLAB with the Microsoft Kinect depth sensor.
MkDocs plugin for Ultralytics Docs at https://docs.ultralytics.com
WAveform Vector Exploitation (WAVE): Machine Learning for particle physics detectors.
Ultralytics Python Project Template
A guide to Ultralytics' mission, vision, values, and practices, providing key insights and resources for aligning with our goals.
Ultralytics GitHub default .github repository.
Ultralytics implementation of the research paper, "MobileCLIP: Fast Image-Text Models through Multi-Modal Reinforced Training" CVPR 2024
Common functions employed throughout various Ultralytics projects.
🔍 Ultralytics Source Trace: A tool for detecting and analyzing code duplication across Git repositories.
Ultralytics iSky iOS app transforms your world into art with real-time style transfer.
Official June 2018 Documentation for Tinder's API
xView 2018 Object Detection Challenge: Docker container submission code
Effortless lazy Python imports
MNIST Sandbox for testing neural network architectures.
Ultralytics Rust Package Template
Deploy YOLO models to Replicate with ready-to-use Cog configurations and automated CI/CD. Includes optimized deployments for YOLO11, and reference implementations for custom model deployment.
LYSO-SiPM gamma scatter analysis from data collected by Ultralytics at PETSYS labs in Lisbon, Portugal, 2017.
Ultralytics pre-commit hooks
miniTimeCube (mTC) antineutrino detector simulation and analysis.
AntiNeutrino Global Map (AGM) 2015 production code
NeUtrino Detection and Ranging (NUDAR): earth modeling and neutrino detection simulation software
Minimum Separation Vector Mapping (MSVM)
Neutron TimeCube (NTC) neutron detector simulation and analysis
yoloe_data_engine
このリポジトリに関する説明は提供されていません。
Earth observation software powered by Machine Learning (ML). Viewable in Google Maps and WebGL Earth.
このリポジトリに関する説明は提供されていません。
Ultralytics iOS Pods
このリポジトリに関する説明は提供されていません。
Ultralytics YOLOv8 🚀
Ultralytics YOLO11 🚀
Ultralytics YOLO26 🚀
Ultralyticsは、主に視覚AIに関連するプロジェクトを構築しています。特に、Ultralytics YOLOやyolov5などの物体検出技術に関するリポジトリが注目されています。
Ultralyticsは主にPythonを使用しており、MATLAB、Jupyter Notebook、Swift、Rust、Dartなどの言語も利用しています。これにより、多様なアプリケーションの開発が可能です。
はい、ultralyticsのリポジトリはすべて公開されています。これにより、他の開発者が彼らのプロジェクトを利用し、貢献することができます。