Impara la computer vision con Ultralytics YOLO

Scopri il ragionamento che sta alla base di ogni sistema di visione efficace: definire il problema, scegliere tra i sette task Ultralytics YOLO, verificare dati ed etichette, suddividere i dati in modo corretto e interpretare le metriche, con esempi YOLO26 eseguibili su immagini e dataset reali.

Una guida pratica al lavoro da fare prima dell'addestramento: trasforma un obiettivo aziendale in un test di accettazione, definisci e raccogli dati rappresentativi, annota in modo coerente, verifica la qualità con script, crea split senza leakage, ottimizza l'augmentation e avvia il primo fine-tuning di Ultralytics YOLO26 solo dopo aver superato un controllo di idoneità.

Porta Ultralytics YOLO26 da una nuova installazione a un rilevatore personalizzato addestrato, convalidato ed esportato. Eseguirai predizioni sulle immagini, imposterai un dataset reale, addestrerai e diagnosticherai un rilevatore di pillole, eseguirai modelli su video con tracking ed esporterai in ONNX verificando che il risultato corrisponda a PyTorch. Ogni passaggio viene eseguito in Python e tramite CLI, su una CPU di laptop, mostrando l'output reale. La pianificazione, la raccolta e l'etichettatura del dataset sono trattate in Building High-Performance YOLO Datasets.

Sai addestrare un rilevatore. Ultralytics YOLO supporta sette attività di visione e questo corso insegna le cinque che incontrerai più spesso dopo il rilevamento: segmentazione di istanze e semantica, posa, box di delimitazione orientati e classificazione; dalle etichette e dall'addestramento alla lettura dei risultati nel codice, alla concatenazione dei modelli e alla valutazione e all'esportazione per ogni attività. La stima della profondità, la settima attività, è inclusa nel piano delle attività e nelle lezioni di valutazione ed esportazione.

Porta in produzione un modello Ultralytics YOLO addestrato: scegli un runtime, esportalo e verifica il risultato, ottimizzalo per il tuo hardware, traccia gli oggetti, crea pipeline di conteggio, gestisci molti flussi e rileva il drift prima che se ne accorgano gli utenti.

Esegui un vero progetto di rilevamento su Ultralytics Platform: definisci il budget, importa e annota i dati, verifica che le suddivisioni siano prive di contaminazioni, addestra e confronta le esecuzioni, distribuisci un endpoint dedicato, monitora l'accuratezza e automatizza il ciclo di riaddestramento.