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一个好用的开源计算机视觉和深度学习框架。它主要用来开发和运行 YOLO 系列模型，像 YOLOv5、YOLOv8 等。这个工具在目标检测、图像分割、动作识别等需要快速反应的视觉任务中很常用。

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ultralytics简介

Ultralytics | 彻底改变视觉人工智能世界

Ultralytics 是一个好用的开源计算机视觉和深度学习框架。它主要用来开发和运行 YOLO 系列模型，像 YOLOv5、YOLOv8 等。这个工具在目标检测、图像分割、动作识别等需要快速反应的视觉任务中很常用。

简单说，它就是一个工具包，能让你从训练模型到实际使用变得很简单。

Ultralytics核心功能

支持多种任务

能处理很多种计算机视觉的工作，包括：

• 找东西：标出物置。

• 切图：把物体轮廓精确切出来。

• 看动作：识别人的关节位置。

• 分类型：判断整张图是什么。

• 斜着找：找那些带角度的东西，比如航拍图里的歪车。

开发流程全包

• 从准备数据、训练模型，到最后导出使用，整个过程它都管。

速度快，好上手

• 操作简单：有简单的代码命令，新手容易学。

• 运行快：支持各种加速技术，算得很快。

• 模型多：有大模型也有小模型，看你需要速度还是精度。

方便到处用

• 能把模型转成各种格式，放在电脑、手机或者专门的硬件设备上运行。

ultralytics应用场景

• 工厂质检：查产品缺陷、数零件、读码，已经用在 200 多条生产线上了。

• 城市安防：查人脸、看车、查火灾、算车流量。

• 机器人和汽车：躲障碍、看路、认车道。

• 医疗和科研：切分细胞、看 X 光片、做实验测试。

• 小型设备：无人机、监控头、手持设备，普通处理器也能跑小模型。

ultralytics使用方法

Ultralytics 提供了灵活的使用方式，无论是通过 Python 代码还是命令行。

Python API 使用示例

from ultralytics import YOLO

# 1. 加载一个预训练模型 (例如 YOLOv8 nano)
model = YOLO("yolov8n.pt")

# 2. 在自定义数据集上训练模型
model.train(data="coco.yaml"， epochs=100， imgsz=640)

# 3. 对一张图片进行目标检测
results = model("image.jpg")

# 4. 保存结果
results[0].save(filename="result.jpg")

命令行工具 (CLI) 示例

# 对图片进行预测
yolo predict model=yolov8n.pt source='path/to/image.jpg'

# 开始训练模型
yolo detect train data=coco.yaml model=yolov8n.pt epochs=100

常见问题 & 解决思路

问题	原因/解决
pip install ultralytics 超时	使用国内镜像源或下载官方离线 whl 。
训练显存不足	调小 imgsz / 换 n/s 模型 / 开启 amp=True 混合精度。
检测小目标效果差	① 增大输入分辨率；② 使用切片推理 yolo predict tile=640；③ 在数据里补充小目标样本 。
跟踪 ID 跳变	调高 tracker=max_age 参数或换用 BoT-SORT；保持检测帧率 ≥ 20 FPS 。
部署到手机端延迟高	导出 CoreML / TFLite int8，用 nano 模型，开启 NPU / Neural Engine 加速 。

ultralytics官网入口网址

https://www.ultralytics.com/zh

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