Intégrations Ultralytics HUB
Découvrez les intégrations Ultralytics HUB avec diverses plateformes et formats pour rationaliser vos flux de travail d'IA.
Jeux de données
Importez facilement vos ensembles de données dans Ultralytics HUB pour un entraînement de modèle efficace.
Une fois qu'un ensemble de données est importé, vous pouvez entraîner un modèle dessus comme vous le feriez avec des ensembles de données Ultralytics HUB natifs.
Roboflow
Vous pouvez facilement filtrer les ensembles de données Roboflow sur la page Datasets d'Ultralytics HUB.
Ultralytics HUB prend en charge deux types d'intégrations avec Roboflow : Universe et Workspace.
Univers
L'intégration de Roboflow Universe vous permet d'importer un ensemble de données à la fois dans Ultralytics HUB depuis Roboflow.
Importation
Lors de l'exportation d'un jeu de données Roboflow, sélectionnez le format Ultralytics HUB. Cette action vous redirige vers Ultralytics HUB et ouvre la boîte de dialogue Importation de jeu de données.
Importez votre ensemble de données Roboflow en cliquant sur le bouton Import.
Ensuite, vous pouvez entraîner un modèle sur votre ensemble de données nouvellement importé.
Supprimer
Accédez à la page Dataset du jeu de données Roboflow que vous souhaitez supprimer. Ouvrez le menu déroulant des actions du jeu de données et cliquez sur l'option Supprimer.
Astuce
Vous pouvez également supprimer un ensemble de données Roboflow importé directement depuis la page principale Ensembles de données.
Espace de travail
L'intégration de Roboflow Workspace vous permet d'importer un Roboflow Workspace entier en une seule fois dans Ultralytics HUB.
Importation
Accédez à la page Intégrations en cliquant sur le bouton Intégrations dans la barre latérale.
Entrez votre clé API privée de l'espace de travail Roboflow et cliquez sur le bouton Ajouter.
Astuce
Cliquer sur le bouton Get my API key vous redirigera vers les paramètres de votre espace de travail Roboflow, où vous pourrez trouver votre clé API privée.
Cela connecte votre compte Ultralytics HUB avec votre espace de travail Roboflow, rendant vos ensembles de données Roboflow disponibles dans Ultralytics HUB.
Ensuite, vous pouvez entraîner un modèle en utilisant l'un des ensembles de données de l'espace de travail connecté.
Supprimer
Accédez à la page Intégrations via la barre latérale. Cliquez sur le bouton Dissocier pour l'espace de travail Roboflow que vous souhaitez déconnecter.
Astuce
Vous pouvez également dissocier un espace de travail Roboflow connecté directement depuis la page Ensemble de données de tout ensemble de données appartenant à cet espace de travail.
Astuce
Alternativement, supprimez un espace de travail Roboflow connecté directement depuis la page principale Datasets en utilisant l'option de suppression associée à n'importe quel jeu de données de cet espace de travail.
Modèles
Exportations
Après avoir entraîné un modèle, vous pouvez l'exporter vers 13 formats différents à l'aide du mode Exportation, y compris les formats populaires comme ONNX, OpenVINO, CoreML, TensorFlow et PaddlePaddle.
Les formats d'exportation disponibles sont détaillés dans le tableau ci-dessous.
| Format | format Argument | Modèle | Métadonnées | Arguments |
|---|---|---|---|---|
| PyTorch | - | yolo11n.pt | ✅ | - |
| TorchScript | torchscript | yolo11n.torchscript | ✅ | imgsz, half, dynamic, optimize, nms, batch, device |
| ONNX | onnx | yolo11n.onnx | ✅ | imgsz, half, dynamic, simplify, opset, nms, batch, device |
| OpenVINO | openvino | yolo11n_openvino_model/ | ✅ | imgsz, half, dynamic, int8, nms, batch, data, fraction, device |
| TensorRT | engine | yolo11n.engine | ✅ | imgsz, half, dynamic, simplify, workspace, int8, nms, batch, data, fraction, device |
| CoreML | coreml | yolo11n.mlpackage | ✅ | imgsz, dynamic, half, int8, nms, batch, device |
| TF SavedModel | saved_model | yolo11n_saved_model/ | ✅ | imgsz, keras, int8, nms, batch, device |
| TF GraphDef | pb | yolo11n.pb | ❌ | imgsz, batch, device |
| TF Lite | tflite | yolo11n.tflite | ✅ | imgsz, half, int8, nms, batch, data, fraction, device |
| TF Edge TPU | edgetpu | yolo11n_edgetpu.tflite | ✅ | imgsz, device |
| TF.js | tfjs | yolo11n_web_model/ | ✅ | imgsz, half, int8, nms, batch, device |
| PaddlePaddle | paddle | yolo11n_paddle_model/ | ✅ | imgsz, batch, device |
| MNN | mnn | yolo11n.mnn | ✅ | imgsz, batch, int8, half, device |
| NCNN | ncnn | yolo11n_ncnn_model/ | ✅ | imgsz, half, batch, device |
| IMX500 | imx | yolo11n_imx_model/ | ✅ | imgsz, int8, data, fraction, device |
| RKNN | rknn | yolo11n_rknn_model/ | ✅ | imgsz, batch, name, device |
| ExecuTorch | executorch | yolo11n_executorch_model/ | ✅ | imgsz, device |
| Axelera | axelera | yolo11n_axelera_model/ | ✅ | imgsz, int8, data, fraction, device |
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