Integrazioni HUB
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Benvenuto nella guida alle integrazioni di Ultralytics HUB! Stiamo ampliando questa sezione per fornirti una guida completa all'integrazione dei tuoi modelli YOLOv5 e YOLOv8 con diverse piattaforme e formati. Attualmente, Roboflow è il nostro set di integrazione disponibile, con un'ampia gamma di integrazioni per l'esportazione dei tuoi modelli addestrati.
Guarda: Addestra i tuoi modelli personalizzati di YOLO in pochi clic con Ultralytics HUB.
Integrazioni disponibili
Integrazioni di set di dati
- Roboflow: Importa senza problemi i tuoi set di dati per la formazione.
Integrazioni per l'esportazione
I formati di esportazione disponibili sono riportati nella tabella sottostante. Puoi fare previsioni o convalidare direttamente i modelli esportati utilizzando la funzione ultralytics Python cioè il pacchetto yolo predict model=yolov8n.onnx.
| Formato | format Argomento |
Modello | Metadati | Argomenti |
|---|---|---|---|---|
| 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 Lite | tflite |
yolov8n.tflite |
✅ | imgsz, half, int8, batch |
| TF Bordo 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 |
Prossimamente
- Integrazioni di set di dati aggiuntivi
- Guide dettagliate per l'integrazione dell'esportazione
- Tutorial passo-passo per ogni integrazione
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