本文档阐述了社区内所有成员应遵守的行为准则，旨在营造一个开放、包容、多元化和健康的社区环境。

本文档旨在为所有参与社区活动的成员提供一个无骚扰的体验，明确了社区期望的行为标准、不可接受的行为以及社区领导者的执行责任。

Ultralytics HUB 提供了一个平台，允许用户快速上传数据集并训练新的YOLO模型。平台还提供了多种预训练模型供用户选择，使得用户可以轻松开始。一旦模型训练完成，用户可以在Ultralytics HUB App中预览模型，然后将其部署用于实时分类、目标检测和实例分割任务。

Ultralytics HUB 是一个用户友好的在线工具，用于训练和部署YOLOv5和YOLOv8模型。本文提供了快速上手指南，包括如何注册、上传数据集、训练模型以及部署模型。

本文介绍了如何利用Google Colab平台训练深度学习模型，特别是YOLO11模型，并探讨了其优势和使用技巧。

本文介绍了COCO8数据集的使用，以及如何使用YOLO模型进行对象检测的训练和验证。

本指南介绍了与Ultralytics YOLO模型兼容的多种数据集格式，并提供了关于它们的结构、使用以及如何在不同格式之间转换的见解。

本页面提供了关于如何创建最小可重现示例（MRE）的详细指南，以帮助开发者更有效地报告和解决编程问题。

本文介绍了如何使用YOLOv11模型进行目标提取和裁剪，以及其在视觉分析中的应用。

本网页介绍了如何使用Ultralytics YOLOv8进行AI视觉模型的训练、评估、导出和部署。

Ultralytics YOLO11 是一款基于深度学习和计算机视觉的最新实时目标检测和图像分割模型，提供卓越的速度和准确性。

YOLOv5是一个基于PyTorch的高效深度学习框架，专为实时目标检测而设计，提供快速、准确的结果。

本网页介绍了如何使用Ultralytics YOLO中的回调函数来增强模型训练、验证和预测过程中的自定义功能。

本网页提供了VisionEye与Ultralytics YOLO11集成的详细指南，包括对象识别、跟踪和距离计算等功能。

本文介绍了Ultralytics YOLO用于姿态估计的数据集格式，包括标签文件的格式、YAML配置文件的使用方法以及如何将自定义数据集转换为YOLO格式。

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本页面提供Ultralytics YOLO模型和仓库的资源和文档，帮助用户解决使用过程中遇到的问题。

Ultralytics HUB 是一个用户友好的在线工具，用于训练和部署YOLOv5和YOLOv8模型。本文介绍了如何使用HUB，以及它与其他AI平台相比的优势。

YOLOv5u 是基于 Ultralytics 开发的 YOLOv5 模型架构的高级版本，它集成了无锚点、无对象性分割头，提高了对象检测任务的准确性和速度。

本指南介绍了如何将YOLO模型部署在AzureML云服务平台上，包括环境设置、模型训练和预测等步骤。

本网页介绍了定向边界框（Oriented Bounding Boxes, OBB）技术在图像物体检测中的应用，包括模型训练、验证、预测和导出等。

本指南介绍了如何将Ultralytics YOLO11与Weights & Biases结合使用，以提高实验跟踪、模型检查点和模型性能可视化的效率。

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本文介绍了Ultralytics COCO8数据集，它是用于测试和调试对象检测模型的小型数据集，包含8张图片，分为训练和验证两组。

本指南详细介绍了如何使用DeepStream SDK和TensorRT在NVIDIA Jetson Nano上部署YOLOv8，以实现高效的视频分析和图像理解。

本指南将指导您如何将Ultralytics YOLO11模型转换为TensorFlow.js格式，并在浏览器和Node.js环境中部署。

本网页介绍了如何使用Ultralytics YOLO进行高级定制化模型训练，包括自定义模型、数据加载器以及添加回调函数。

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Ultralytics YOLO11 提供高效的停车管理解决方案，通过实时车辆检测和停车占用率监控，优化停车空间使用，减少拥堵，提高安全性，降低排放，实现环境可持续性。