हब एकीकरण

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के लिए एकीकरण गाइड में आपका स्वागत है Ultralytics हब! हम आपको अपने एकीकृत करने पर व्यापक मार्गदर्शन प्रदान करने के लिए इस खंड का विस्तार करने की प्रक्रिया में हैं YOLOv5 और YOLOv8 विभिन्न प्लेटफार्मों और प्रारूपों के साथ मॉडल। फिलहाल Roboflow हमारे उपलब्ध डेटासेट एकीकरण है, आपके प्रशिक्षित मॉडल के लिए निर्यात एकीकरण की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ।

सतर्कता: अपने कस्टम को प्रशिक्षित करें YOLO के साथ कुछ ही क्लिक में मॉडल Ultralytics चक्रनाभि।

उपलब्ध एकीकरण

डेटासेट एकीकरण

Roboflow: प्रशिक्षण के लिए अपने डेटासेट को निर्बाध रूप से आयात करें।

निर्यात एकीकरण

उपलब्ध निर्यात प्रारूप नीचे दी गई तालिका में हैं। आप का उपयोग करके निर्यात किए गए मॉडल पर सीधे भविष्यवाणी या मान्य कर सकते हैं ultralytics Python पैकेज, अर्थात। yolo predict model=yolov8n.onnx.

प्रारूप	`format` युक्ति	को गढ़ना	मेटाडेटा	तर्क
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 लाइट	`tflite`	`yolov8n.tflite`	✅	`imgsz`, `half`, `int8`, `batch`
TF किनारा TPU	`edgetpu`	`yolov8n_edgetpu.tflite`	✅	`imgsz`, `batch`
TF।जे एस	`tfjs`	`yolov8n_web_model/`	✅	`imgsz`, `half`, `int8`, `batch`
PaddlePaddle	`paddle`	`yolov8n_paddle_model/`	✅	`imgsz`, `batch`
NCNN	`ncnn`	`yolov8n_ncnn_model/`	✅	`imgsz`, `half`, `batch`

जल्दी ही आगमन

अतिरिक्त डेटासेट एकीकरण
विस्तृत निर्यात एकीकरण मार्गदर्शिकाएँ
प्रत्येक एकीकरण के लिए चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल

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2023-11-12 बनाया गया, अपडेट किया गया 2024-04-27
लेखक: ग्लेन-जोचर (5), बुरहान-क्यू (1)