ultralyticspro
🔥🔥🔥 专注于YOLO11，YOLOv8、TYOLOv12、YOLOv10、RT-DETR、YOLOv7、YOLOv5改进模型，Support to improve backbone, neck, head, loss, IoU, NMS and other modules🚀
Science Score: 54.0%
This score indicates how likely this project is to be science-related based on various indicators:
-
✓CITATION.cff file
Found CITATION.cff file -
✓codemeta.json file
Found codemeta.json file -
✓.zenodo.json file
Found .zenodo.json file -
○DOI references
-
○Academic publication links
-
✓Committers with academic emails
1 of 6 committers (16.7%) from academic institutions -
○Institutional organization owner
-
○JOSS paper metadata
-
○Scientific vocabulary similarity
Low similarity (0.8%) to scientific vocabulary
Keywords
Repository
🔥🔥🔥 专注于YOLO11，YOLOv8、TYOLOv12、YOLOv10、RT-DETR、YOLOv7、YOLOv5改进模型，Support to improve backbone, neck, head, loss, IoU, NMS and other modules🚀
Basic Info
- Host: GitHub
- Owner: iscyy
- License: agpl-3.0
- Language: Python
- Default Branch: main
- Homepage: https://github.com/iscyy/ultralyticsPro
- Size: 57.9 MB
Statistics
- Stars: 2,729
- Watchers: 28
- Forks: 446
- Open Issues: 39
- Releases: 1
Topics
Metadata Files
README.md
🔥🔥🔥 专注于YOLO11，YOLOv8、YOLOv10、RT-DETR、YOLOv7、YOLOv5改进模型，Support to improve backbone, neck, head, loss, IoU, NMS and other modules🚀
🌟 全新的YOLO系列改进项目ultralyticsPro来袭，最新改进点更新🚀2025
🍉🍉🍉如何获取YOLO改进的完整版代码?
ultralyticsPro 项目的完整版代码, 需要订阅后才能获取, 可以加芒果QQ：2434798737，或者点击链接 通过 👉bilibili哔哩哔哩 私信, 进行项目订阅
订阅后，实时获取最新的《YOLO改进项目完整版代码》100%可运行,同时也适合新手
ultralyticsPro项目改进系列有：YOLO11，YOLOv8、YOLOv10、RT-DETR 改进模型，改进哪个模型就可以订阅哪个
- 芒果YOLO改进项目: ultralyticsPro
改进项目合集（改进哪个模型就订阅哪个模型即可，订阅后可以看对应的《完整版改进项目源码》，比如改进 YOLO11 项目，订阅以下 YOLO11 项目即可）
🍈 - ultralyticsPro系列 - 芒果YOLOv12改进项目： 👉 优惠价￥ 58（新上）
🍇 - ultralyticsPro系列 - 芒果 YOLO11 改进项目： 👉 优惠价￥ 68
🍉 - ultralyticsPro系列 - 芒果 YOLOv8 改进项目： 👉 优惠价￥ 98
🍈 - ultralyticsPro系列 - 芒果YOLOv10改进项目： 👉 优惠价￥ 68
🍌 - ultralyticsPro系列 - 芒果RT-DETR改进项目： 👉 优惠价￥ 58
🍈 - ultralyticsPro系列 - 芒果 YOLOv7 改进项目： 👉 优惠价￥ 68
🍌 - ultralyticsPro系列 - 芒果 YOLOv5 改进项目： 👉 优惠价￥ 68 需要订阅多个项目可优惠
- New：芒果YOLO改进 - 剪枝 项目（以下任意YOLO版本模型之一，均为￥ 45）4月30号之前
（订阅了以上改进项目之一 的减 - 10，仅需 ￥ 35）
支持 🍈 - 芒果YOLOv12剪枝项目 🍈 - 芒果 YOLO11 剪枝项目 🍈 - 芒果 YOLOv8 剪枝项目 🍈 - 芒果 YOLOv10 剪枝项目 🍈 - 芒果 RT-DETR 剪枝项目 🍈 - 以及 基于ultralytics库的算法均支持
支持 目标检测Detect、旋转检测OBB、实例分割OBB、姿态估计Pose 等多任务剪枝策略(任一)
包含的剪枝方法 - L1范数 剪枝 - L2范数 剪枝 - DepGraph 剪枝 - Magnitude 剪枝 - Slimming 通道剪枝 - BNScale（网络瘦身学习）剪枝策略 - Random （随机重要性估计）剪枝 - LAMP（基于幅度修剪的层自适应稀疏性）剪枝 - FPGM（通过几何中值过滤器剪枝）剪枝 - Gaussian 剪枝 - ...
更多新剪枝策略，持续更新中...
剪枝效果：在某公开数据集进行剪枝测试, 参数量降70%, 精度几乎保持不变(+-1%)
订阅方式：联系QQ：2434798737 或者 👉bilibili哔哩哔哩 私信
🚀🚀🚀使用说明
本项目持续维护，持续更新原创内容
该项目基于 官方的 ultralytics 项目v8.3.x版本，使用稳定可靠，环境已配好，适合零基础小白以上的用户使用
配套bilibili视频教程链接：bilibili: 芒果学AI （可 bilibili 私信）
🔥🔥🔥目前为订阅制 ，需要订阅的联系QQ：2434798737 或者点击链接 通过 👉bilibili哔哩哔哩 私信
🍈《ultralyticsPro改进项目》基于官方ultralytics项目8.3.x-最新稳定版本，兼容所有官方的更新
🍉订阅《ultralyticsPro改进项目》即可获取本项目里面改进点对应的《YOLO核心代码模块文件》，加入《YOLO改进后的核心代码文件》就可以直接运行。保证本项目中已有的改进点都能正常运行实验
🏅️用户可以添加博主的联系方式 QQ：2434798737 ⭐⭐⭐（或者点击链接 通过 👉bilibili哔哩哔哩 私信
🚀该项目持续更新：内容包括：改进 新的标签分配策略、检测头Head、损失函数Loss、主干Backbone、Neck部分、分类损失函数、NMS改进、写作技巧、性能指标技巧
🍌在此基础上新建了一个《芒果YOLO项目改进交流群》便于项目改进交流和答疑，并在群里同步更新新的内容
🌰新增以《视频教程》辅助来说明应该怎么改
🌟多任务改进篇：支持OBB旋转检测、姿态估计、图像分割任务、图像分类等各类改进
🍊重点：支持该项目相关改进的答疑服务
项目相关链接
2.1 视频教程
bilibili视频教程链接：bilibili: https://space.bilibili.com/1532780812 （可 bilibili 私信）
更多视频看 哔哩哔哩：芒果学AI🎈
🏅️🏅️订阅说明
需要订阅的联系QQ：2434798737
如果QQ加不上，可以（点击链接 通过 👉bilibili哔哩哔哩 私信，留下你的QQ并备注订阅YOLO改进项目
扫描QQ二维码也可
本项目持续维护，持续更新原创内容
主要特性🚀
🚀支持更多的YOLO系列算法模型改进(持续更新...)
ultralyticsPro 改进项目 汇总了多种主流 YOLO系列检测模型，一套代码集成多种模型:
- 内置集成 YOLO11 模型改进、YOLOv8 模型改进、YOLOv10 模型改进、RT-DETR 模型改进、YOLOv5 模型改进、 YOLOv7 模型网络结构、等持续更新中...
🚀支持更多的网络模型组件
| 不同Conv卷积 模块改进 | Label Alignment 不同标签分配策略 改进 | Head检测头 |
|
|
|
| Backbones 主干特征提取网络 | Necks 特征融合网络 | IoU Loss 损失函数改进 |
|
|
|
| Attention注意力机制 | 分类 Loss | NMS |
|
|
|
| 一个yaml文件集成多个创新点组合改进,包含3-5个创新点改进，一键进行实验训练改进 | 一个yaml文件集成多个创新点组合改进,包含3-5个创新点改进，一键进行实验训练改进 |
|
|
以上组件模块使用统一模型代码框架、统一任务形式、统一应用方式，模块组件化🚀 可以帮助用户自定义快速组合Backbone、Neck、Head，使得网络模型多样化，助力科研改进检测算法，构建更强大的网络模型。
支持多任务改进🚀
包括 目标检测、图像分割、姿态估计、图像分类、旋转检测、目标跟踪等任务
使用🍉
安装
在Python>=3.9.0 的环境中克隆版本仓并安装 requirements.txt，包括PyTorch>=1.7。
bash
$ cd ultralyticsPro
$ pip install -r res.txt # 安装
训练
bash
$ python train.py ultralytics/cfg_yolo11/YOLO11/yolo11.yaml
推理
detect.py 在各种数据源上运行推理, 并将检测结果保存到 runs/detect 目录。
bash
$ python predict.py
Autodl云服务器GPU镜像, 无需配置环境, 一键运行YOLO系列训练、推理、改进🚀
官方YOLO系列版本模型镜像-YOLO11、YOLOv8、YOLOv10、YOLOv9、YOLOv7、YOLOv5以及RT-DETR模型
最新稳定版本，环境已经配置好，可一键运行YOLO系列训练、推理、改进
官方YOLO11镜像：ultralytics/YOLO11: 官方YOLO11最新稳定版本，可一键运行训练&推理&改进
官方YOLOv8镜像：ultralytics/YOLOv8: 官方YOLOv8最新稳定版本，可一键运行训练&推理&改进
官方YOLOv10镜像：THU-MIG/yolov10: 官方YOLOv10项目 最新稳定版本，可一键运行训练&推理&改进
官方YOLOv9镜像：官方YOLOv9代码：WongKinYiu/yolov9一键训练官方YOLOv9模型
官方YOLOv7镜像：官方YOLOv7项目代码：最新稳定版本，可一键运行训练&推理&改进
官方 YOLOv5 镜像：ultralytics/yolov5: 官方YOLOv5项目 最新稳定版本，可一键运行训练&推理&改进
U版 RT-DETR 镜像：ultralytics/RTDETR: U版 RT-DET项目 最新稳定版本，可一键运行训练&推理&改进
YOLO系列改进教程✨
未来增强✨
后续会持续更新 ultralyticsPro 改进内容
完善集成更多 YOLO 系列改进模型，持续结合不同模块，构建更多不同网络模型
Citation✨
python
@article{2025ultralyticsPro,
title={{ultralyticsPro}: Makes improvements easy again},
author={iscyy},
repo={github https://github.com/iscyy/ultralyticsPro},
year={2025}
}
Statement
Expand
* If you have any question, please discuss with me by sending email.Acknowledgements
Expand
[https://github.com/ultralytics/ultralytics](https://github.com/ultralytics/ultralytics)Owner
- Name: iscyy
- Login: iscyy
- Kind: user
- Repositories: 4
- Profile: https://github.com/iscyy
Intelligent Lab
Citation (CITATION.cff)
# This CITATION.cff file was generated with https://bit.ly/cffinit
cff-version: 1.2.0
title: Ultralytics YOLO
message: >-
If you use this software, please cite it using the
metadata from this file.
type: software
authors:
- given-names: Glenn
family-names: Jocher
affiliation: Ultralytics
orcid: 'https://orcid.org/0000-0001-5950-6979'
- family-names: Qiu
given-names: Jing
affiliation: Ultralytics
orcid: 'https://orcid.org/0000-0003-3783-7069'
- given-names: Ayush
family-names: Chaurasia
affiliation: Ultralytics
orcid: 'https://orcid.org/0000-0002-7603-6750'
repository-code: 'https://github.com/ultralytics/ultralytics'
url: 'https://ultralytics.com'
license: AGPL-3.0
version: 8.0.0
date-released: '2023-01-10'
GitHub Events
Total
- Issues event: 6
- Watch event: 279
- Issue comment event: 7
- Push event: 18
- Fork event: 28
Last Year
- Issues event: 6
- Watch event: 279
- Issue comment event: 7
- Push event: 18
- Fork event: 28
Committers
Last synced: 10 months ago
Top Committers
| Name | Commits | |
|---|---|---|
| iscyy | w****i@1****m | 163 |
| “iscyy” | “****i@1****” | 32 |
| yang | 2****7@z****n | 5 |
| 白屋 | 1****7@q****m | 4 |
| Thibault | t****s@w****r | 1 |
| David Francos | d****s@s****s | 1 |
Committer Domains (Top 20 + Academic)
Issues and Pull Requests
Last synced: 7 months ago
All Time
- Total issues: 8
- Total pull requests: 12
- Average time to close issues: N/A
- Average time to close pull requests: less than a minute
- Total issue authors: 8
- Total pull request authors: 1
- Average comments per issue: 0.88
- Average comments per pull request: 0.0
- Merged pull requests: 12
- Bot issues: 0
- Bot pull requests: 0
Past Year
- Issues: 4
- Pull requests: 0
- Average time to close issues: N/A
- Average time to close pull requests: N/A
- Issue authors: 4
- Pull request authors: 0
- Average comments per issue: 0.0
- Average comments per pull request: 0
- Merged pull requests: 0
- Bot issues: 0
- Bot pull requests: 0
Top Authors
Issue Authors
- zhh032 (1)
- JeffreyWang873670235 (1)
- xifen523 (1)
- tangsipeng (1)
- suse-chen (1)
- TianJianShen-nova (1)
Pull Request Authors
- iscyy (20)
- zhh032 (1)
Top Labels
Issue Labels
Pull Request Labels
Dependencies
- Pillow >=7.1.2
- PyYAML >=5.3.1
- matplotlib >=3.2.2
- numpy >=1.18.5
- opencv-python >=4.1.2
- pandas >=1.1.4
- requests >=2.23.0
- scipy >=1.4.1
- seaborn >=0.11.0
- tensorboard >=2.4.1
- thop *
- torch >=1.7.0
- torchvision >=0.8.1
- tqdm >=4.41.0
- Flask ==1.0.2
- gunicorn ==19.9.0
- pip ==21.1
- gcr.io/google-appengine/python latest build