Ultralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — détection d'objets, segmentation d'instances, segmentation sémantique, classification d'images, estimation de pose, suivi d'objets
Détectez des objets, suivez des mouvements et classifiez des images en utilisant des modèles IA avancés.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.
Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentUltralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — détection d'objets, segmentation d'instances, segmentation sémantique, classification d'images, estimation de pose, suivi d'objets
ultralytics compte 60k étoiles sur GitHub. Il a été forké 11.5k fois. ultralytics est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2022. ultralytics est disponible sous licence AGPL-3.0. Ses principaux thèmes sont : computer-vision, deep-learning, image-classification, instance-segmentation.
Ultralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — détection d'objets, segmentation d'instances, segmentation sémantique, classification d'images, estimation de pose, suivi d'objets
ultralytics est un projet open source. Il est distribué sous licence AGPL-3.0.
Oui. ultralytics est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
ultralytics est disponible sous licence AGPL-3.0.
ultralytics est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/ultralytics-ultralytics.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.