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 see no obvious way the site makes money.

Many websites are intended to earn money, but some serve to share ideas or build connections. Websites exist for all kinds of purposes. This might be one of them. Docs.ultralytics.com might have a hidden revenue stream, but it's not something we can detect.

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)

• https://www.reddit.com/r/ultralytics/
• 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)

• Get to know https://www.ultralytics.com/'s earnings
• Earnings of https://github.com/ultralytics/ultralytics
• What's https://ultralytics.com/docs/'s gross income?
• What's the total monthly financial gain of https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/docs/en/index.md?
• What's the profit of https://www.ultralytics.com/events/yolovision?
• How much does https://github.com/ultralytics/ultralytics/actions/workflows/ci.yml bring in each month?
• What's the monthly money flow for https://pepy.tech/projects/ultralytics?
• What's the financial intake of https://zenodo.org/badge/latestdoi/264818686?
• What's the monthly money flow for https://discord.com/invite/ultralytics?
• What's the income generated by https://community.ultralytics.com/ each month?
• What's the income of https://console.paperspace.com/github/ultralytics/ultralytics?
• What's the income of https://colab.research.google.com/github/ultralytics/ultralytics/blob/main/examples/tutorial.ipynb?
• Learn how profitable https://www.kaggle.com/models/ultralytics/yolo11 is on a monthly basis
• What's the monthly income of https://mybinder.org/v2/gh/ultralytics/ultralytics/HEAD?labpath=examples%2Ftutorial.ipynb?
• https://www.ultralytics.com/glossary/deep-learning-dl's total income per month
• What are the earnings of https://www.ultralytics.com/blog/everything-you-need-to-know-about-computer-vision-in-2025?
• How much does https://www.ultralytics.com/glossary/accuracy generate monthly?
• What's the financial outcome of https://www.ultralytics.com/glossary/machine-learning-ml?
• Learn about the earnings of https://github.com/ultralytics
• What's the total monthly financial gain of https://ultralytics.com/bilibili?
• How much does https://www.ultralytics.com/license bring in each month?
• What's the income generated by https://arxiv.org/abs/1506.02640 each month?
• What's the profit of https://www.ultralytics.com/glossary/object-detection?
• What is the earnings of https://www.ultralytics.com/glossary/image-segmentation?
• Get to know https://arxiv.org/abs/1612.08242's earnings
• See how much https://arxiv.org/abs/1804.02767 makes per month
• https://arxiv.org/abs/2004.10934's revenue stream
• Explore the financials of https://www.ultralytics.com/glossary/data-augmentation
• Find out how much https://www.ultralytics.com/glossary/loss-function earns monthly
• What's https://github.com/ultralytics/yolov5's gross income?
• How profitable is https://github.com/meituan/YOLOv6?
• https://www.meituan.com/'s financial summary
• How much does https://github.com/WongKinYiu/yolov7 pull in?
• How much does https://www.tsinghua.edu.cn/en/ generate monthly?
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• https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/LICENSE's financial summary
• Revenue of https://www.ultralytics.com/blog/the-evolution-of-object-detection-and-ultralytics-yolo-models
• What's the revenue for https://www.ultralytics.com/glossary/bounding-box?
• How much profit does https://github.com/glenn-jocher generate?
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• How much does https://github.com/pderrenger rake in every month?
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• https://github.com/RizwanMunawar income
• Profit of https://github.com/LexBarou
• How much profit does https://squidfunk.github.io/mkdocs-material/ make?
• https://x.com/ultralytics's financial summary
• How much does https://hub.docker.com/r/ultralytics/ultralytics/ pull in monthly?

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