Ultralytics HUB
👋 Bonjour de la part de l' Ultralytics Team ! Nous avons travaillé dur ces derniers mois pour lancer Ultralytics HUB, un nouvel outil web pour former et déployer tous tes modèles YOLOv5 et YOLOv8 🚀 à partir d'un seul endroit !
Introduction
HUB est conçu pour être convivial et intuitif, avec une interface glisser-déposer qui permet aux utilisateurs de télécharger facilement leurs données et de former rapidement de nouveaux modèles. Il offre une gamme de modèles pré-entraînés et de modèles à choisir, ce qui permet aux utilisateurs de commencer facilement à entraîner leurs propres modèles. Une fois qu'un modèle est formé, il peut être facilement déployé et utilisé pour la détection d'objets en temps réel, la segmentation d'instances et les tâches de classification.
Regarde : Entraîne tes modèles personnalisés YOLO en quelques clics avec Ultralytics HUB.
Nous espérons que les ressources présentées ici t'aideront à tirer le meilleur parti de HUB. N'hésite pas à parcourir les Docs HUB pour plus de détails, à soulever un problème sur GitHub pour obtenir de l'aide, et à rejoindre notre communauté Discord pour poser des questions et discuter !
- Démarrage rapide. Commence à former et à déployer les modèles YOLO avec HUB en quelques secondes.
- Ensembles de données : Préparation et téléchargement. Apprends à préparer et à télécharger tes jeux de données sur HUB au format YOLO .
- Projets : Créer et gérer. Regroupe tes modèles en projets pour une meilleure organisation.
- Modèles : Formation et exportation. Entraîne les modèles YOLOv5 et YOLOv8 sur tes ensembles de données personnalisés et exporte-les dans différents formats pour les déployer.
- Intégrations : Options. Explore différentes options d'intégration pour tes modèles formés, telles que TensorFlow, ONNX, OpenVINO, CoreML, et PaddlePaddle.
- Ultralytics HUB App. Découvre l'application Ultralytics pour iOS et Android, qui te permet d'exécuter des modèles directement sur ton appareil mobile.
- API d'inférence. Comprends comment utiliser l'API d'inférence pour exécuter tes modèles formés dans le cloud afin de générer des prédictions.