استخدام واجهة سطر الأوامر
ال YOLO واجهة سطر الأوامر (CLI) يسمح بأوامر بسيطة من سطر واحد دون الحاجة إلى Python وسط. CLI لا يتطلب أي تخصيص أو Python رمز. يمكنك ببساطة تشغيل جميع المهام من الجهاز باستخدام yolo
أمر.
شاهد: اتقان Ultralytics YOLOv8: CLI
مثل
Ultralytics yolo
تستخدم الأوامر بناء الجملة التالي:
yolo TASK MODE ARGS
Where TASK (optional) is one of [detect, segment, classify]
MODE (required) is one of [train, val, predict, export, track]
ARGS (optional) are any number of custom 'arg=value' pairs like 'imgsz=320' that override defaults.
yolo cfg
تدريب نموذج كشف ل 10 حقب مع learning_rate أولي يبلغ 0.01
توقع مقطع فيديو على YouTube باستخدام نموذج تجزئة تم اختباره مسبقا بحجم الصورة 320:
Val نموذج كشف تم اختباره مسبقا بحجم الدفعة 1 وحجم الصورة 640:
تصدير أ YOLOv8n نموذج التصنيف إلى ONNX بحجم الصورة 224 × 128 (لا توجد مهمة مطلوبة)
أين:
TASK
(اختياري) هو واحد من[detect, segment, classify]
. إذا لم يتم تمريره صراحة YOLOv8 سيحاول تخمينTASK
من نوع النموذج.MODE
(مطلوب) هو واحد من[train, val, predict, export, track]
ARGS
(اختياري) هي أي عدد من العرفarg=value
أزواج مثلimgsz=320
التي تتجاوز الإعدادات الافتراضية. للحصول على قائمة كاملة من المتاحةARGS
انظر تكوين الصفحة وdefaults.yaml
جيثب مصدر.
تحذير
يجب تمرير الحجج ك arg=val
أزواج ، مقسومة على يساوي =
التوقيع والتحديد بمسافات بين أزواج. لا تستخدم
--
بادئات الوسيطة أو الفواصل ,
بين الحجج.
yolo predict model=yolov8n.pt imgsz=640 conf=0.25
✅yolo predict model yolov8n.pt imgsz 640 conf 0.25
❌yolo predict --model yolov8n.pt --imgsz 640 --conf 0.25
❌
قطار
قطار YOLOv8n على مجموعة بيانات COCO8 ل 100 حقبة بحجم الصورة 640. للحصول على قائمة كاملة بالوسيطات المتاحة، راجع صفحة التكوين .
مثل
فال
التحقق من صحة المدربين YOLOv8n دقة النموذج على مجموعة بيانات COCO8. لا حاجة لتمرير أي حجة على أنها model
يحتفظ بتدريبه data
والحجج كسمات نموذجية.
مثل
تنبأ
استخدم مدربا YOLOv8n نموذج لتشغيل التنبؤات على الصور.
مثل
تصدير
تصدير أ YOLOv8n نموذج إلى تنسيق مختلف مثل ONNX, CoreMLالخ.
مثل
متوفر YOLOv8 تنسيقات التصدير موجودة في الجدول أدناه. يمكنك التصدير إلى أي تنسيق باستخدام format
الحجة ، أي format='onnx'
أو format='engine'
.
تنسيق | format جدال |
نموذج | البيانات الوصفية | الحجج |
---|---|---|---|---|
PyTorch | - | yolov8n.pt |
✅ | - |
TorchScript | torchscript |
yolov8n.torchscript |
✅ | imgsz , optimize , batch |
ONNX | onnx |
yolov8n.onnx |
✅ | imgsz , half , dynamic , simplify , opset , batch |
OpenVINO | openvino |
yolov8n_openvino_model/ |
✅ | imgsz , half , int8 , batch |
TensorRT | engine |
yolov8n.engine |
✅ | imgsz , half , dynamic , simplify , workspace , batch |
CoreML | coreml |
yolov8n.mlpackage |
✅ | imgsz , half , int8 , nms , batch |
TF SavedModel | saved_model |
yolov8n_saved_model/ |
✅ | imgsz , keras , int8 , batch |
TF GraphDef | pb |
yolov8n.pb |
❌ | imgsz , batch |
TF لايت | tflite |
yolov8n.tflite |
✅ | imgsz , half , int8 , batch |
TF حافة TPU | edgetpu |
yolov8n_edgetpu.tflite |
✅ | imgsz , batch |
TF.شبيبه | tfjs |
yolov8n_web_model/ |
✅ | imgsz , half , int8 , batch |
PaddlePaddle | paddle |
yolov8n_paddle_model/ |
✅ | imgsz , batch |
NCNN | ncnn |
yolov8n_ncnn_model/ |
✅ | imgsz , half , batch |
شاهد التفاصيل export
التفاصيل في تصدير صفحة.
تجاوز الوسيطات الافتراضية
يمكن تجاوز الوسيطات الافتراضية ببساطة عن طريق تمريرها كوسيطات في CLI في arg=value
ازواج.
تدريب نموذج الكشف عن 10 epochs
مع learning_rate
من 0.01
توقع مقطع فيديو على YouTube باستخدام نموذج تجزئة تم اختباره مسبقا بحجم الصورة 320:
تجاوز ملف التكوين الافتراضي
يمكنك تجاوز default.yaml
تكوين ملف بالكامل عن طريق تمرير ملف جديد مع cfg
الحجج ، أي cfg=custom.yaml
.
للقيام بذلك أولا ، قم بإنشاء نسخة من default.yaml
في مدير العمل الحالي الخاص بك مع yolo copy-cfg
أمر.
سيؤدي ذلك إلى إنشاء default_copy.yaml
، والتي يمكنك بعد ذلك تمريرها ك cfg=default_copy.yaml
جنبا إلى جنب مع أي args إضافية ، مثل imgsz=320
في هذا المثال:
تم الإنشاء 2023-11-12-2023، تم التحديث 2024-04-27
المؤلفون: جلين-جوتشر (14)، برهان-ق (1)، رضوان منور (1)، أيوش إكسل (1)، الضاحك-ق (1)، shuizhuyuanluo@126.com (1)