Integrazioni di Ultralytics HUB
Scopri le integrazioni di Ultralytics HUB con varie piattaforme e formati per ottimizzare i tuoi flussi di lavoro AI.
Set di dati
Importa facilmente i tuoi dataset in Ultralytics HUB per un addestramento del modello efficiente.
Una volta importato un dataset, puoi addestrare un modello su di esso proprio come faresti con i dataset nativi di Ultralytics HUB.
Roboflow
Puoi filtrare facilmente i set di dati Roboflow nella pagina Datasets di Ultralytics HUB.
Ultralytics HUB supporta due tipi di integrazioni con Roboflow: Universe e Workspace.
Universe
L'integrazione di Roboflow Universe ti consente di importare un dataset alla volta in Ultralytics HUB da Roboflow.
Importa
Quando si esporta un set di dati Roboflow, selezionare il formato Ultralytics HUB. Questa azione reindirizza a Ultralytics HUB e apre la finestra di dialogo Importazione set di dati.
Importa il tuo dataset Roboflow facendo clic sul pulsante Importa.
Successivamente, puoi addestrare un modello sul tuo dataset appena importato.
Rimuovi
Vai alla pagina Dataset del dataset Roboflow che desideri rimuovere. Apri il menu a tendina delle azioni del dataset e clicca sull'opzione Rimuovi.
Suggerimento
È anche possibile rimuovere un set di dati Roboflow importato direttamente dalla pagina principale Datasets.
Area di lavoro
L'integrazione di Roboflow Workspace ti consente di importare un intero Roboflow Workspace contemporaneamente in Ultralytics HUB.
Importa
Vai alla pagina Integrazioni cliccando sul pulsante Integrazioni nella barra laterale.
Inserisci la tua chiave API privata dell'area di lavoro Roboflow e fai clic sul pulsante Aggiungi.
Suggerimento
Facendo clic sul pulsante Ottieni la mia chiave API verrai reindirizzato alle impostazioni del tuo spazio di lavoro Roboflow, dove potrai trovare la tua chiave API privata.
Questo collega il tuo account Ultralytics HUB con il tuo spazio di lavoro Roboflow, rendendo i tuoi dataset Roboflow disponibili all'interno di Ultralytics HUB.
Successivamente, puoi addestrare un modello utilizzando uno qualsiasi dei dataset dal workspace connesso.
Rimuovi
Vai alla pagina Integrazioni tramite la barra laterale. Clicca sul pulsante Scollega per il Workspace Roboflow che vuoi disconnettere.
Suggerimento
È anche possibile scollegare un Roboflow Workspace connesso direttamente dalla pagina Dataset di qualsiasi set di dati appartenente a tale workspace.
Suggerimento
In alternativa, rimuovi uno spazio di lavoro Roboflow connesso direttamente dalla pagina principale Dataset utilizzando l'opzione di rimozione associata a qualsiasi dataset di tale spazio di lavoro.
Modelli
Esportazioni
Dopo aver addestrato un modello, puoi esportarlo in 13 formati diversi utilizzando la modalità di esportazione, inclusi quelli popolari come ONNX, OpenVINO, CoreML, TensorFlow e PaddlePaddle.
I formati di esportazione disponibili sono descritti in dettaglio nella tabella sottostante.
Formato | format Argomento |
Modello | Metadati | Argomenti |
---|---|---|---|---|
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 , 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 |
Nuove entusiasmanti funzionalità in arrivo 🎉
Lavoriamo costantemente per ampliare le capacità di integrazione di Ultralytics HUB. Le prossime funzionalità includono:
- Integrazioni di dataset aggiuntive
- Guide dettagliate all'integrazione dell'esportazione
- Tutorial passo dopo passo per ogni integrazione
Rimani aggiornato 🚧
Questa pagina è la tua risorsa di riferimento per gli ultimi aggiornamenti di integrazione e le implementazioni di funzionalità. Rimani connesso tramite:
- Newsletter: Iscriviti alla nostra newsletter di Ultralytics per annunci, rilasci e aggiornamenti in anteprima.
- Social Media: Segui Ultralytics su LinkedIn per contenuti dietro le quinte, novità sui prodotti e momenti salienti della community.
- Blog: Approfondisci il blog di Ultralytics AI per articoli approfonditi, tutorial e approfondimenti sui casi d'uso.
Apprezziamo il Vostro Feedback 🗣️
Aiuta a plasmare il futuro di Ultralytics HUB condividendo le tue idee, feedback e richieste di integrazione tramite il nostro modulo di contatto ufficiale.
Grazie, Community! 🌍
I tuoi contributi e il supporto continuo alimentano il nostro impegno a superare i confini dell'innovazione dell'IA. Resta sintonizzato: ci sono cose entusiasmanti dietro l'angolo!
Siete entusiasti per le novità in arrivo? Aggiungete questa pagina ai preferiti e consultate la nostra Guida rapida per iniziare a utilizzare i nostri strumenti attuali nell'attesa. Preparatevi per un viaggio trasformativo nell'IA e nel ML con Ultralytics! 🛠️🤖