Ultralytics는 GitHub에서 다양한 오픈 소스 프로젝트를 통해 비전 AI를 민주화하고 있습니다. 주요 프로그래밍 언어로는 Python, MATLAB, Jupyter Notebook, Swift, Rust, Dart가 있으며, Ultralytics YOLO와 yolov5 등의 유명한 리포지토리를 운영하고 있습니다. 이들은 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되고 있습니다.
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
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Earth observation software powered by Machine Learning (ML). Viewable in Google Maps and WebGL Earth.
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Ultralytics iOS Pods
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Ultralytics YOLOv8 🚀
Ultralytics YOLO11 🚀
Ultralytics YOLO26 🚀
ultralytics는 비전 AI와 관련된 여러 프로젝트를 개발하고 있습니다. 대표적으로 Ultralytics YOLO와 yolov5 같은 리포지토리가 있으며, 이들은 이미지 인식 및 객체 탐지에广泛 사용됩니다.
ultralytics는 주로 Python을 사용하며, MATLAB, Jupyter Notebook, Swift, Rust, Dart와 같은 여러 언어도 활용합니다. 이러한 언어들은 다양한 프로젝트에서 비전 AI 기능을 구현하는 데 사용됩니다.
네, ultralytics의 리포지토리는 모두 공개되어 있어 누구나 접근할 수 있습니다. 이를 통해 개발자들은 Ultralytics의 프로젝트를 활용하거나 기여할 수 있습니다.