YOLO（“You Only Look Once”）は 学習機能（訓練可能なモデル）を持つ深層学習（ディープラーニング）ベースの物体検出アルゴリズムである。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて、「入力画像」から「どこに／何があるか（バウンディングボックス＋クラスラベル）」を一度のネットワークの推論で予測する方式であり、基本的には、Python 環境で YOLOライブラリを使う場合、「学習済みモデルを読み込んで物体検出を行う（model = YOLO("yolov8n.pt")）」ことが一般的な利用パターンとなっている。再訓練（トレーニング）／ファインチューニングを行う「Train モード」もある。
※YOLOは特定の会社に属するものではなく、学術研究・オープンソースとして発展してきたアルゴリズムのシリーズです。
※以下はYOLOドキュメント記載内容 -----
“Here you’ll learn how to load and use pretrained models, train new models, and perform predictions on images.”
リアルタイム物体検出および画像セグメンテーションモデルの最新バージョンであるUltralytics YOLO11は、深層学習とコンピュータビジョンにおける最先端の進歩に基づいて構築されており、速度と精度の点で比類のないパフォーマンスを提供します。その合理化された設計により、エッジデバイスからクラウドAPIまで、さまざまなアプリケーションに適しており、さまざまなハードウェアプラットフォームに簡単に適応できます。
