Ultralytics YOLO是一个先进的实时对象检测模型，它通过高效的算法在图像和视频中检测对象，成为企业和研究人员将强大的计算机视觉能力集成到他们项目中的首选解决方案。YOLO的最新版本YOLO11，增强了速度、准确性和多功能性，使其适用于从实时视频分析到高级机器学习研究的广泛应用。
为Ultralytics YOLO仓库做出贡献非常简单。首先，阅读贡献指南，了解提交拉取请求和报告错误等协议。此外，为了确保贡献在法律上得到认可，需要签署贡献者许可协议（CLA）。对于有效的错误报告，请参考最小可复现示例（MRE）指南。
Ultralytics HUB 提供了一个无缝的无代码解决方案，用于管理机器学习项目。它使能够轻松地生成、训练和部署像YOLO11这样的AI模型。独特的功能包括云训练、实时跟踪和直观的数据集管理。Ultralytics HUB简化了从数据处理到模型部署的整个工作流程，使其成为初学者和高级用户不可或缺的工具。
Ultralytics 的持续集成（CI）包括自动化过程，以确保代码库的完整性和质量。CI设置包括Docker部署、断链检查、CodeQL分析和PyPI发布。这些过程通过自动测试和检查新的代码提交，帮助维护一个稳定的安全仓库。