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Ultralytics Integraciones HUB - En construcci贸n 馃彈锔忦煂

Estamos ampliando esta secci贸n para ofrecerte una orientaci贸n completa sobre la integraci贸n de tus modelos YOLOv5 y YOLOv8 con diversas plataformas y formatos.

Agradecemos tu paciencia mientras trabajamos para que esta secci贸n sea completa y f谩cil de usar. Permanece atento a las actualizaciones.

Integraciones disponibles

Conjunto de datos

  • Roboflow: Importa sin problemas tus conjuntos de datos para el entrenamiento.

Exportar

Los formatos de exportaci贸n disponibles est谩n en la tabla siguiente. Puedes predecir o validar directamente los modelos exportados utilizando la funci贸n ultralytics Python paquete, es decir yolo predict model=yolov8n.onnx.

Formato format Argumento Modelo Metadatos Argumentos
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, int8, 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 Lite tflite yolov8n.tflite imgsz, half, int8, batch
TF Arista TPU edgetpu yolov8n_edgetpu.tflite imgsz, batch
TF.js tfjs yolov8n_web_model/ imgsz, half, int8, batch
PaddlePaddle paddle yolov8n_paddle_model/ imgsz, batch
NCNN ncnn yolov8n_ncnn_model/ imgsz, half, batch

Nuevas e interesantes funciones en camino 馃帀

  • Integraciones adicionales de conjuntos de datos
  • Gu铆as detalladas de integraci贸n de la exportaci贸n
  • Tutoriales paso a paso para cada integraci贸n

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Creado 2023-11-12, Actualizado 2024-05-19
Autores: sergiuwaxmann (2), Burhan-Q (3), glenn-jocher (5)