Aprende visão computacional com Ultralytics YOLO

Aprende o raciocínio por trás de cada sistema de visão funcional — definir o problema, escolher entre as sete tarefas do Ultralytics YOLO, auditar dados e rótulos, dividir os dados de forma rigorosa e interpretar métricas — com exemplos executáveis de YOLO26 em imagens e conjuntos de dados reais.

Um guia prático para o trabalho antes do treinamento: transforme um objetivo de negócio em um teste de aceitação, especifique e colete dados representativos, faça a rotulagem de forma consistente, audite a qualidade com scripts, divida os dados sem vazamento, ajuste o aumento de dados e condicione o primeiro ajuste fino do Ultralytics YOLO26 a uma verificação de prontidão.

Leve o Ultralytics YOLO26 de uma instalação nova a um detector personalizado treinado, validado e exportado. Você fará previsões em imagens, organizará um conjunto de dados real, treinará e diagnosticará um detector de comprimidos, executará modelos em vídeo com rastreamento e exportará para ONNX, comprovando que o resultado corresponde ao PyTorch. Cada etapa é executada em Python e pela CLI, em uma CPU de laptop, com a saída real apresentada. O planejamento, a coleta e a anotação do próprio conjunto de dados são abordados em Construção de conjuntos de dados YOLO de alto desempenho.

Você sabe treinar um detector. O Ultralytics YOLO oferece suporte a sete tarefas de visão, e este curso ensina as cinco que você encontrará com mais frequência depois da detecção — segmentação de instâncias e semântica, pose, caixas delimitadoras orientadas e classificação — desde o formato dos rótulos e o treinamento até a leitura dos resultados no código, a combinação de modelos e a avaliação e exportação específicas de cada tarefa. A estimativa de profundidade, a sétima tarefa, faz parte do plano de tarefas e das aulas de avaliação e exportação.

Leve um modelo Ultralytics YOLO treinado para produção: escolha um runtime, exporte e verifique o modelo, otimize-o para o seu hardware, rastreie objetos, crie pipelines de contagem, processe vários streams e detecte desvios antes dos usuários.

Execute um projeto real de detecção na Ultralytics Platform: defina o orçamento, carregue e rotule os dados, comprove que as divisões estão corretas, treine e compare execuções, implante um endpoint dedicado, monitore a precisão e automatize o ciclo de retreinamento.