- 産業用画像処理
Leopard Imaging社製モジュール
組み込み向け 高解像度 カメラ技術
物体検出 画像解析 AIモデル開発ツール
Ultralytics YOLO は、画像認識分野で広く利用されているYOLO アルゴリズムに基づいて開発された、画像や映像から物体を検出・分類・追跡するためのAIフレームワークです。
PyTorch をベースに構築されており、物体検出だけでなく、画像分類、セグメンテーション、ポーズ推定といった多様なタスクをひとつのフレームワーク上で扱うことができます。操作方法も柔軟で、コマンドラインや Python API による細かな制御に加え、クラウドベースのGUI「Ultralytics HUB」も用意されており、目的やスキルレベルに応じた使い方が可能です。
開発、評価、運用といったさまざまな段階で活用されており、学術研究から産業応用まで、幅広い分野で利用されています。
YOLO (You Only Look Once) は、画像や映像に映る物体の「種類」と「位置」を、一度の処理 (ワンパス) で高速に検出するAIアルゴリズムです。
初期の YOLO は、研究者 Joseph Redmon 氏らにより開発され、Darknet という独自フレームワーク上で動作していました。その後、YOLOv4 や v5 以降では、コミュニティや企業によるさまざまな改良版が登場しています。なかでも、Ultralytics社が開発する YOLO シリーズは、継続的なアップデートと実用性の高さから、現在もっとも広く使われている実装のひとつです。
OSI (Open Source Initiative) 公認のオープンソースライセンス。
すべてのソフトウェアやAIモデルを含むプロジェクト全体を、オープンソースとして公開する必要があります。
※詳細はライセンス規約 (メーカーページ) をご確認ください
企業や組織向けに提供される、商用利用や独自開発に適したライセンス。
オープンソースの制限を受けず、プロジェクトの非公開利用や製品への組み込みが可能です。
大学や研究機関向けに提供される、非商用の研究・教育用途専用ライセンス。
研究成果を知的財産として保持したまま、高度なAIモデルを活用した研究や教育活動が行えます。
各ライセンスの機能比較はこちらのメーカーページをご参照ください。
ノーコード環境や2行のインストールコマンドで、すぐに学習・推論を開始できます。
アンカーフリー検出ヘッドや損失関数により、高精度な検出・セグメンテーションが可能です。
推論・検証・学習・エクスポートの各機能に対応した明確な設計と豊富なドキュメントが提供されています。
読みやすさと拡張性を重視してゼロから記述され、サンプルコードも充実しています。
ONNX や CoreML など多くの形式に出力可能で、CPUやGPU、エッジデバイス上でも動作します。
検索キーワード:
YOLO / Ultralytics / YOLOv11 / YOLOv8 / 物体検出 / AI画像認識 / 画像分類 / セグメンテーション / ポーズ推定 / PyTorch / ディープラーニング / AIモデル開発 / 機械学習 / Python API / モデル学習 / ノーコードAI / 自動運転 / 監視カメラ / 産業検査 / 学術研究
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ハードウェア、パッケージソフトウェア等は弊社より宅配便でお届けいたします。
ご注文いただいた商品がダウンロードソフトウェアやライセンス、レポート等の場合は「電子デリバリー」にてお届けいたします。
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※ 返品・交換について
海外製品のため、ご注文後のキャンセル、ご返品はお受けできません。
ただし「納品後一週間以内」の初期不良品については、正常動作の同品もしくは同等品と無償交換させていただきます。
万一在庫切れの場合は同等品交換もしくは全額返金いたします。
ユニポスはUltralytics YOLOの調達販売を行い、海外製品調達に関するお困りごとを解決するサービスです。 詳しくはこちら。
納品・請求書による後払いです。
ご注文手続きはお見積もりメールへの返信のみでけっこうです。
ご注文の返信メールをいただいた後、弊社指定の銀行口座へのお振込みを確認した時点で注文の確定とさせていただきます。
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