DOCS . ULTRALYTICS . COM {}

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Content Management System {📝}

What CMS is docs.ultralytics.com built with?

Custom-built

No common CMS systems were detected on Docs.ultralytics.com, and no known web development framework was identified.

Traffic Estimate {📈}

What is the average monthly size of docs.ultralytics.com audience?

🌟 Strong Traffic: 100k - 200k visitors per month


Based on our best estimate, this website will receive around 100,019 visitors per month in the current month.
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How Does Docs.ultralytics.com Make Money? {💸}

We find it hard to spot revenue streams.

Not every website is profit-driven; some are created to spread information or serve as an online presence. Websites can be made for many reasons. This could be one of them. Docs.ultralytics.com has a revenue plan, but it's either invisible or we haven't found it.

Keywords {🔍}

yolo, ultralytics, objekterkennung, yolov, modell, bietet, aufgaben, trainieren, leistung, datensatz, agpl, verbessert, echtzeit, modells, genauigkeit, verschiedene, anwendungen, finden, model, startseite, schnellstart, modelle, neu, objektverfolgung, neuesten, geschwindigkeit, funktionen, pip, neue, verbesserungen, lizenz, kommerzielle, 한국어, 日本語, русский, deutsch, français, español, português, türkçe, tiếng, việt, العربية, lösungen, vorhersage, soll, lizenzen, entwicklung, installation, genutzt,

Topics {✒️}

tiếng việt 한국어 日本語 русский deutsch français español português türkçe yolo11 🚀 neu klassifizieren unseren open-source-projekten wenden sie sich bei der objekterkennung die die leistung flexibilität und effizienz eine umfassende ressource pre-trained yolo model live video streams die yolo steht beispiel für objektverfolgung der die ankerboxen und dimensionsclustern verfolgung und klassifizierung unterschiedliche hardware-plattformen anpassen ultralytics licensing dass alle verbesserungen der license-datei echtzeit möglich ist yolo lizenzen 0 und enterprise ein mit yolov3 model = yolo einschließlich objekterkennung washington entwickelt der university echtzeit genutzt werden source= 0 lizenz echtzeitszenarien erläutert werden alle rechte vorbehalten yolo einer yaml-datei unserem leitfaden train webcam input model yolov10 zu gewährleisten gängige exportformate hinzugefügt anforderungen eliminiert

Questions {❓}

• Was ist Ultralytics YOLO und wie verbessert es die Objekterkennung?
• Welche Lizenzierungsmöglichkeiten gibt es für Ultralytics YOLO ?
• Wie kann Ultralytics YOLO für die Objektverfolgung in Echtzeit genutzt werden?
• Wie kann ich ein benutzerdefiniertes YOLO Modell auf meinem Datensatz trainieren?
• Wie kann ich mit der Installation und Einrichtung von YOLO beginnen?
• Wo soll man anfangen?
• YOLO Lizenzen: Wie ist Ultralytics YOLO lizenziert?

Schema {🗺️}

["Article","FAQPage"]:
      context:https://schema.org
      headline:Home
      image:
         https://github.com/ultralytics/docs/releases/download/0/ultralytics-yolov8-banner.avif
      datePublished:2023-11-12 02:49:37 +0100
      dateModified:2025-06-22 19:21:22 +0100
      author:
            type:Organization
            name:Ultralytics
            url:https://ultralytics.com/
      abstract:Discover Ultralytics YOLO - the latest in real-time object detection and image segmentation. Learn its features and maximize its potential in your projects.
      mainEntity:
            type:Question
            name:What is Ultralytics YOLO and how does it improve object detection?
            acceptedAnswer:
               type:Answer
               text:Ultralytics YOLO ist die jüngste Weiterentwicklung der beliebten YOLO (You Only Look Once) Serie für Echtzeit-Objekterkennung und Bildsegmentierung. Sie baut auf früheren Versionen auf und bietet neue Funktionen und Verbesserungen für mehr Leistung, Flexibilität und Effizienz. YOLO unterstützt verschiedene KI-Aufgaben wie Erkennung, Segmentierung, Posenschätzung, Verfolgung und Klassifizierung. Seine hochmoderne Architektur sorgt für überragende Geschwindigkeit und Genauigkeit und eignet sich daher für verschiedene Anwendungen, einschließlich Edge-Geräte und Cloud-APIs.
            type:Question
            name:How can I get started with YOLO installation and setup?
            acceptedAnswer:
               type:Answer
               text:Die ersten Schritte mit YOLO sind schnell und einfach. Sie können das Ultralytics mit pip installieren und in wenigen Minuten einsatzbereit sein. Hier ist ein einfacher Installationsbefehl: Eine umfassende Schritt-für-Schritt-Anleitung finden Sie auf unserer Quickstart-Seite. Diese Ressource hilft Ihnen bei den Installationsanweisungen, der Ersteinrichtung und der Ausführung Ihres ersten Modells.
            type:Question
            name:How can I train a custom YOLO model on my dataset?
            acceptedAnswer:
               type:Answer
               text:Das Training eines benutzerdefinierten YOLO Modells auf Ihrem Datensatz umfasst einige detaillierte Schritte: Hier finden Sie einen Beispielcode für die Aufgabe "Objekterkennung": Eine ausführliche Anleitung finden Sie in unserem Leitfaden zum Trainieren eines Modells, der Beispiele und Tipps zur Optimierung des Trainingsprozesses enthält.
            type:Question
            name:What are the licensing options available for Ultralytics YOLO?
            acceptedAnswer:
               type:Answer
               text:Ultralytics bietet zwei Lizenzierungsoptionen für YOLO an: Weitere Einzelheiten finden Sie auf unserer Lizenzierungsseite.
            type:Question
            name:How can Ultralytics YOLO be used for real-time object tracking?
            acceptedAnswer:
               type:Answer
               text:Ultralytics YOLO unterstützt die effiziente und anpassbare Verfolgung von mehreren Objekten. Um die Tracking-Funktionen zu nutzen, können Sie den Befehl yolo track verwenden, wie unten gezeigt: Eine detaillierte Anleitung zum Einrichten und Ausführen der Objektverfolgung finden Sie in unserer Dokumentation zum Track-Modus, in der die Konfiguration und die praktischen Anwendungen in Echtzeitszenarien erläutert werden.
Organization:
      name:Ultralytics
      url:https://ultralytics.com/
Question:
      name:What is Ultralytics YOLO and how does it improve object detection?
      acceptedAnswer:
         type:Answer
         text:Ultralytics YOLO ist die jüngste Weiterentwicklung der beliebten YOLO (You Only Look Once) Serie für Echtzeit-Objekterkennung und Bildsegmentierung. Sie baut auf früheren Versionen auf und bietet neue Funktionen und Verbesserungen für mehr Leistung, Flexibilität und Effizienz. YOLO unterstützt verschiedene KI-Aufgaben wie Erkennung, Segmentierung, Posenschätzung, Verfolgung und Klassifizierung. Seine hochmoderne Architektur sorgt für überragende Geschwindigkeit und Genauigkeit und eignet sich daher für verschiedene Anwendungen, einschließlich Edge-Geräte und Cloud-APIs.
      name:How can I get started with YOLO installation and setup?
      acceptedAnswer:
         type:Answer
         text:Die ersten Schritte mit YOLO sind schnell und einfach. Sie können das Ultralytics mit pip installieren und in wenigen Minuten einsatzbereit sein. Hier ist ein einfacher Installationsbefehl: Eine umfassende Schritt-für-Schritt-Anleitung finden Sie auf unserer Quickstart-Seite. Diese Ressource hilft Ihnen bei den Installationsanweisungen, der Ersteinrichtung und der Ausführung Ihres ersten Modells.
      name:How can I train a custom YOLO model on my dataset?
      acceptedAnswer:
         type:Answer
         text:Das Training eines benutzerdefinierten YOLO Modells auf Ihrem Datensatz umfasst einige detaillierte Schritte: Hier finden Sie einen Beispielcode für die Aufgabe "Objekterkennung": Eine ausführliche Anleitung finden Sie in unserem Leitfaden zum Trainieren eines Modells, der Beispiele und Tipps zur Optimierung des Trainingsprozesses enthält.
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      acceptedAnswer:
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         text:Ultralytics bietet zwei Lizenzierungsoptionen für YOLO an: Weitere Einzelheiten finden Sie auf unserer Lizenzierungsseite.
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         text:Ultralytics YOLO unterstützt die effiziente und anpassbare Verfolgung von mehreren Objekten. Um die Tracking-Funktionen zu nutzen, können Sie den Befehl yolo track verwenden, wie unten gezeigt: Eine detaillierte Anleitung zum Einrichten und Ausführen der Objektverfolgung finden Sie in unserer Dokumentation zum Track-Modus, in der die Konfiguration und die praktischen Anwendungen in Echtzeitszenarien erläutert werden.
Answer:
      text:Ultralytics YOLO ist die jüngste Weiterentwicklung der beliebten YOLO (You Only Look Once) Serie für Echtzeit-Objekterkennung und Bildsegmentierung. Sie baut auf früheren Versionen auf und bietet neue Funktionen und Verbesserungen für mehr Leistung, Flexibilität und Effizienz. YOLO unterstützt verschiedene KI-Aufgaben wie Erkennung, Segmentierung, Posenschätzung, Verfolgung und Klassifizierung. Seine hochmoderne Architektur sorgt für überragende Geschwindigkeit und Genauigkeit und eignet sich daher für verschiedene Anwendungen, einschließlich Edge-Geräte und Cloud-APIs.
      text:Die ersten Schritte mit YOLO sind schnell und einfach. Sie können das Ultralytics mit pip installieren und in wenigen Minuten einsatzbereit sein. Hier ist ein einfacher Installationsbefehl: Eine umfassende Schritt-für-Schritt-Anleitung finden Sie auf unserer Quickstart-Seite. Diese Ressource hilft Ihnen bei den Installationsanweisungen, der Ersteinrichtung und der Ausführung Ihres ersten Modells.
      text:Das Training eines benutzerdefinierten YOLO Modells auf Ihrem Datensatz umfasst einige detaillierte Schritte: Hier finden Sie einen Beispielcode für die Aufgabe "Objekterkennung": Eine ausführliche Anleitung finden Sie in unserem Leitfaden zum Trainieren eines Modells, der Beispiele und Tipps zur Optimierung des Trainingsprozesses enthält.
      text:Ultralytics bietet zwei Lizenzierungsoptionen für YOLO an: Weitere Einzelheiten finden Sie auf unserer Lizenzierungsseite.
      text:Ultralytics YOLO unterstützt die effiziente und anpassbare Verfolgung von mehreren Objekten. Um die Tracking-Funktionen zu nutzen, können Sie den Befehl yolo track verwenden, wie unten gezeigt: Eine detaillierte Anleitung zum Einrichten und Ausführen der Objektverfolgung finden Sie in unserer Dokumentation zum Track-Modus, in der die Konfiguration und die praktischen Anwendungen in Echtzeitszenarien erläutert werden.

Social Networks {👍}(7)

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• https://www.linkedin.com/company/ultralytics/
• https://twitter.com/ultralytics
• https://youtube.com/ultralytics?sub_confirmation=1
• https://www.tiktok.com/@ultralytics
• https://reddit.com/r/ultralytics
• https://weixin.qq.com/r/mp/LxckPDfEgWr_rXNf90I9

External Links {🔗}(50)

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• What is the earnings of https://github.com/ultralytics/ultralytics?
• Learn about the earnings of https://ultralytics.com/docs/
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