图像和视频标注
使用边界框、多边形、语义掩码、关键点和有向框标注图像与视频。智能标注及团队审核支持检测、分割、分类、姿态与 OBB 工作流。
Ultralytics Platform 将计算机视觉开发整合到一个工作流中,支持团队标注图像和视频数据集、训练 Ultralytics YOLO 模型,并将模型部署到云端或导出至边缘、移动和嵌入式环境。
Ultralytics Platform 将计算机视觉开发整合到一个工作流:标注图像和视频数据集、训练 Ultralytics YOLO 模型,并部署到云端端点或导出至边缘、移动及嵌入式环境。标注支持目标检测、实例与语义分割、分类、姿态估计和有向目标检测。用户可通过无代码界面或 Python SDK 操作。平台订阅和软件许可应按项目用途分别核查。
使用边界框、多边形、语义掩码、关键点和有向框标注图像与视频。智能标注及团队审核支持检测、分割、分类、姿态与 OBB 工作流。
使用可配置的云 GPU 类型启动训练任务,并查看实时指标和实验对比。平台支持 Ultralytics YOLOv5、YOLOv8、YOLO11 和 YOLO26,可通过无代码界面或 Python SDK 访问。
在共享工作流中组织数据集、模型和项目,并进行团队审核与版本管理。团队规模、存储集成及工作区限制取决于现行套餐。
以 22 种格式导出训练好的模型,包括 ONNX、TensorRT、CoreML、LiteRT、NCNN 等,用于云端、移动、边缘和嵌入式环境。
在全球区域创建可配置的推理端点。监控包括请求指标、延迟、错误和日志;专用端点还提供实时预测统计信息。
在自己的硬件上训练,同时将指标流式传输到平台。Enterprise 还提供本地数据和计算选项。
标注团队可以为检测、分割、分类、姿态或旋转目标工作流标注图像和视频,然后使用关联的项目和模型整理所得数据。
机器学习从业者可以并行运行云端训练任务、监控收敛情况,并在为应用选择模型时比较实验。
提供预测服务的团队可以部署区域端点,并检查请求、延迟、错误和日志数据。
开发者可以将模型导出为 ONNX、TensorRT、CoreML 和 LiteRT 等格式,以便部署到平台托管端点之外的环境。
体育团队和开发者可以构建 YOLO 工作流,用于球员和球的跟踪、表现分析及教练指导洞察。
可以。平台提供无代码界面;希望通过编程控制的用户还可以使用 Python SDK。
标注支持目标检测、实例分割、语义分割、分类、姿态估计和有向目标检测。这些是平台支持的六种标注任务类型。
平台在全球区域提供专用端点,并支持以 22 种格式导出模型,用于云端、移动、边缘和嵌入式环境,包括 ONNX、TensorRT、CoreML、LiteRT 和 NCNN。
平台订阅与软件许可应分别核查。应按项目用途查看现行 AGPL-3.0 与 Ultralytics Enterprise License 条款,不能假定购买平台套餐就免除软件许可义务。
平台提供 Python SDK 与云端训练工作流,企业方案还支持在自有基础设施上部署。所选套餐支持的存储连接与远程训练方式应另行确认。
官网提供平台免费方案。云计算、部署、存储、团队功能与额度取决于现行套餐及用量价格。在估算训练或部署成本前应查看套餐对比。
流量数据仅供参考。
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Paperspace 是一个用于构建、训练和部署机器学习应用的云平台,提供托管式 Notebook、GPU 计算实例和部署工作流,服务于机器学习开发者、数据科学家、研究人员及需要按需加速计算的团队。
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