Trợ giúp#
Chào mừng bạn đến với trang Trợ giúp của Ultralytics. Trang này tập hợp các hướng dẫn thực tiễn, chính sách và Câu hỏi thường gặp để hỗ trợ bạn làm việc với các model và repository Ultralytics YOLO.
- Câu hỏi thường gặp (FAQ): Tìm câu trả lời cho các câu hỏi và vấn đề phổ biến mà cộng đồng người dùng và cộng tác viên Ultralytics YOLO gặp phải.
- Hướng dẫn đóng góp: Tìm hiểu các quy trình đóng góp, bao gồm cách gửi pull request, báo cáo lỗi và nhiều nội dung khác.
- Hướng dẫn Tích hợp liên tục (CI): Tìm hiểu về các quy trình CI được chúng tôi áp dụng, kèm theo báo cáo trạng thái cho từng repository Ultralytics.
- Thỏa thuận cấp phép cho cộng tác viên (CLA): Xem lại CLA để hiểu các quyền và trách nhiệm liên quan đến việc đóng góp cho các dự án Ultralytics.
- Hướng dẫn Ví dụ tối thiểu có thể tái hiện (MRE): Tìm hiểu quy trình tạo MRE, yếu tố then chốt để giải quyết các báo cáo lỗi kịp thời và hiệu quả.
- Quy tắc ứng xử: Các nguyên tắc cộng đồng của chúng tôi góp phần xây dựng môi trường tôn trọng và cởi mở cho tất cả cộng tác viên.
- Chính sách Môi trường, Sức khỏe và An toàn (EHS): Tìm hiểu sâu hơn về cam kết của chúng tôi đối với tính bền vững và phúc lợi của tất cả các bên liên quan.
- Chính sách bảo mật: Làm quen với các quy trình bảo mật của chúng tôi và cách thức báo cáo lỗ hổng.
- Chính sách quyền riêng tư: Đọc chính sách quyền riêng tư của chúng tôi để hiểu cách chúng tôi bảo vệ dữ liệu của bạn và tôn trọng quyền riêng tư của bạn trong mọi dịch vụ và hoạt động.
Chúng tôi khuyến khích bạn xem các tài nguyên này để có trải nghiệm thuận lợi và hiệu quả. Nếu cần hỗ trợ thêm, hãy liên hệ qua GitHub Issues hoặc Cộng đồng Ultralytics.
FAQ#
Ultralytics YOLO là một mô hình nhận diện đối tượng thời gian thực, tối tân. Phiên bản mới nhất của YOLO, YOLO26, mang lại khả năng suy luận nhanh hơn, nhẹ hơn với một đầu ra (head) dạng end-to-end không cần NMS tùy chọn, được tối ưu hóa cho các thiết bị biên và thiết bị công suất thấp, giúp cho YOLO26 trở nên lý tưởng cho nhiều ứng dụng, từ phân tích video thời gian thực đến nghiên cứu học máy nâng cao. Hiệu suất của YOLO trong việc nhận diện đối tượng trong hình ảnh và video đã biến YOLO thành giải pháp được lựa chọn hàng đầu cho các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu muốn tích hợp các tính năng thị giác máy tính mạnh mẽ vào các dự án của họ.
Để biết thêm chi tiết về bản phát hành hiện tại, hãy truy cập tài liệu YOLO26. Đối với dòng sản phẩm sắp ra mắt, hãy khám phá YOLO27 (Sắp ra mắt); các model YOLO27 (Sắp ra mắt) này vẫn chưa khả dụng và chưa có ngày ra mắt được ấn định.
Đóng góp cho các repository Ultralytics YOLO rất đơn giản. Trước tiên, hãy xem Hướng dẫn đóng góp để hiểu các quy trình gửi pull request, báo cáo lỗi và nhiều nội dung khác. Bạn cũng cần ký Thỏa thuận cấp phép cho cộng tác viên (CLA) để đảm bảo các đóng góp của bạn được công nhận về mặt pháp lý. Để báo cáo lỗi hiệu quả, hãy tham khảo Hướng dẫn Ví dụ tối thiểu có thể tái hiện (MRE).
Ultralytics Platform cung cấp giải pháp liền mạch, không cần code để quản lý các dự án machine learning. Nền tảng này cho phép bạn dễ dàng tạo, train và triển khai các AI model như YOLO26. Các tính năng độc đáo bao gồm cloud training, theo dõi thời gian thực và quản lý dataset trực quan. Ultralytics Platform đơn giản hóa toàn bộ workflow, từ xử lý dữ liệu đến triển khai model, trở thành công cụ thiết yếu cho cả người mới bắt đầu và người dùng nâng cao.
Để bắt đầu, hãy truy cập Hướng dẫn bắt đầu nhanh Ultralytics Platform.
Tích hợp liên tục (CI) trong Ultralytics bao gồm các quy trình tự động nhằm đảm bảo tính toàn vẹn và chất lượng của codebase. Thiết lập CI của chúng tôi bao gồm triển khai Docker, kiểm tra liên kết hỏng, phân tích CodeQL và xuất bản lên PyPI. Các quy trình này giúp duy trì các repository ổn định và an toàn bằng cách tự động chạy các bài kiểm tra và bước kiểm tra trên code mới được gửi.
Tìm hiểu thêm trong Hướng dẫn Tích hợp liên tục (CI).
Ultralytics đặc biệt coi trọng quyền riêng tư dữ liệu. Chính sách quyền riêng tư của chúng tôi nêu rõ cách chúng tôi thu thập và sử dụng dữ liệu đã được ẩn danh để cải thiện package YOLO, đồng thời ưu tiên quyền riêng tư và quyền kiểm soát của người dùng. Chúng tôi tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về bảo vệ dữ liệu để đảm bảo thông tin của bạn luôn an toàn.
Để biết thêm thông tin, hãy xem Chính sách quyền riêng tư của chúng tôi.