ja/models/yolo12/

[giscus[bot]]

ja/models/yolo12/

比類のない精度と効率で最先端の物体検出を実現する、画期的なアテンションセントリック・アーキテクチャーを搭載したYOLO12をご覧ください。

https://docs.ultralytics.com/ja/models/yolo12/

[suzu-asuka]

I'm sorry to bother you, but how can I count the number of five types of objects using yolov12? Could you please tell me the python code including the environment settings? Thank you very much.

[UltralyticsAssistant]

👋 こんにちは、Ultralytics にご関心をお寄せいただきありがとうございます 🚀！新しいユーザーの方にはドキュメントのご利用をおすすめしています。ここでは多くのPythonやCLIの使用例があり、よくある質問もすでに回答されている場合があります。

もしこれが🐛 バグ報告の場合は、最小限の再現可能な例 (MRE) をご提供いただけるとデバッグに役立ちます。

カスタムトレーニング ❓ のご質問の場合は、できるだけ多くの情報（データセット画像サンプル、トレーニングログなど）をお知らせください。また、ベストなトレーニング結果のためのヒントに従っているかご確認ください。

Ultralytics コミュニティへのご参加もお待ちしています。リアルタイムチャットは Discord 🎧、詳細なディスカッションは Discourse、コミュニティとの知識共有には Subreddit をご利用ください。

アップグレード

最新の ultralytics パッケージと全必要要件を Python>=3.8 環境、PyTorch>=1.8 でご利用いただくことで、すでに解決されている可能性のある問題を回避できます。下記でアップグレードしてください:

pip install -U ultralytics

環境

YOLOは以下の最新で検証済みの環境で実行できます（CUDA/CUDNN、Python、PyTorch など全依存関係がプリインストール済み）:

• ノートブック（無料GPU付き）:
• Google Cloud Deep Learning VM. GCP クイックスタートガイド
• Amazon Deep Learning AMI. AWS クイックスタートガイド
• Docker イメージ Docker クイックスタートガイド

ステータス

このバッジがグリーンの場合、すべての Ultralytics CI テストが正常にパスしています。CIテストでは、macOS、Windows、Ubuntu上で、すべての YOLO モードとタスク の動作が24時間ごとおよび各コミットごとに検証されています。

これは自動応答です。Ultralytics のエンジニアが近日中にサポートに加わりますので、よろしくお願いいたします 😊