コンテンツへスキップ

Ultralytics ハブ

チームからこんにちは Ultralyticsチームからこんにちは!YOLOv5 とYOLOv8 🚀 の全モデルを一箇所でトレーニング、デプロイできる新しいウェブツール、Ultralytics HUB を立ち上げるため、ここ数ヶ月頑張ってきました!

ここにあるリソースがHUBを最大限に活用する助けになることを願っています。詳細はHUBDocsをご覧ください。サポートはGitHubでissueを発行してください!


Ultralytics ギットハブ スペース Ultralytics LinkedIn スペース Ultralytics ツイッター スペース Ultralytics ユーチューブ スペース Ultralytics ティックトック スペース Ultralytics ビリビリ スペース Ultralytics ディスコード

はじめに

Ultralytics HUBはユーザーフレンドリーで直感的に操作できるように設計されており、ユーザーはデータセットを素早くアップロードし、新しいYOLO モデルをトレーニングすることができます。また、HUBは事前にトレーニングされたモデルを幅広く提供しており、ユーザーは非常に簡単に使い始めることができます。一度訓練されたモデルは、リアルタイムの分類、物体検出、インスタンス分割タスクに導入する前に、Ultralytics HUBAppで簡単にプレビューすることができます。


見るんだ: Ultralytics HUBを使えば、数クリックでカスタムYOLO モデルをトレーニングできる。

ここにあるリソースがHUBを最大限に活用する助けになることを願っています。詳細はHUBDocsをご覧ください。サポートはGitHubでissueを発行してください!

  • クイックスタート:数秒でモデルのトレーニングとデプロイを開始。
  • データセット:データセットの準備とアップロード方法について説明します。
  • プロジェクト:モデルをプロジェクトにグループ化し、整理しやすくします。
  • モデル:モデルをトレーニングし、配備のために様々なフォーマットにエクスポートします。
  • プロ:プロユーザーになることで、経験をレベルアップできます。
  • クラウドトレーニング:クラウドトレーニングソリューションを使用してモデルをトレーニングする方法を理解します。
  • 推論API:推論APIの使い方を理解しましょう。
  • チーム:チームと楽にコラボレーション。
  • 統合:さまざまな統合オプションを検討します。
  • Ultralytics HUBアプリ:Ultralytics HUB Appについてはこちらをご覧ください。モバイルデバイスでモデルを直接動かすことができます。
    • iOS:iPhoneとiPadでCoreML 。
    • Android:Android デバイスでの TFLite アクセラレーションを探る。


作成日:2023-11-12 更新日:2024-07-05
作成者:glenn-jocher(15),sergiuwaxmann(2)

コメント