Ultralytics HUB統合
Ultralytics HUBと様々なプラットフォームやフォーマットとの連携について学び、AIワークフローを効率化しましょう。
データセット
効率的なモデルトレーニングのために、データセットをUltralytics HUBにシームレスにインポートします。
データセットをインポートしたら、ネイティブのUltralytics HUBデータセットと同様に、そのデータセットでモデルをトレーニングできます。
Roboflow
Ultralytics HUBのDatasetsページで、Roboflowデータセットを簡単にフィルタリングできます。
Ultralytics HUB は、Roboflow との連携を 2 種類サポートしています。Universe と Workspace です。
Universe
Roboflow Universe統合を使用すると、一度に1つのデータセットをRoboflowからUltralytics HUBにインポートできます。
インポート
Roboflowデータセットをエクスポートするときは、Ultralytics HUB形式を選択します。この操作により、Ultralytics HUBにリダイレクトされ、データセットのインポートダイアログが開きます。
Importボタンをクリックして、Roboflowデータセットをインポートします。
次に、新しくインポートしたデータセットでモデルをトレーニングできます。
削除
削除したいRoboflowデータセットのデータセットページに移動します。データセットのアクションドロップダウンメニューを開き、Removeオプションをクリックします。
ヒント
インポートされたRoboflowデータセットを、メインのDatasetsページから直接削除することもできます。
ワークスペース
Roboflow Workspace統合を使用すると、Roboflow Workspace全体を一度にUltralytics HUBにインポートできます。
インポート
サイドバーにあるIntegrationsボタンをクリックして、Integrationsページに移動します。
RoboflowワークスペースのプライベートAPIキーを入力し、[追加]ボタンをクリックします。
ヒント
Get my API key ボタンをクリックすると、Roboflow ワークスペースの設定にリダイレクトされ、そこでプライベート API キーを見つけることができます。
これにより、Ultralytics HUBアカウントがRoboflowワークスペースに接続され、RoboflowデータセットをUltralytics HUB内で利用できるようになります。
次に、接続されたワークスペースの任意のデータセットを使用してモデルをトレーニングできます。
削除
サイドバーからIntegrationsページに移動します。接続を解除するRoboflowワークスペースのUnlinkボタンをクリックします。
ヒント
接続されたRoboflowワークスペースへのリンクを、そのワークスペースに属する任意のデータセットのデータセットページから直接解除することもできます。
ヒント
あるいは、接続された Roboflow ワークスペースをメインのデータセットページから直接削除することもできます。削除オプションは、そのワークスペースの任意のデータセットに関連付けられています。
モデル
エクスポート
モデルをトレーニングした後、エクスポートモードを使用して、ONNX、OpenVINO、CoreML、TensorFlow、PaddlePaddleなどの一般的なものを含む、13種類の異なる形式にエクスポートできます。
利用可能なエクスポート形式は、以下の表に詳しく記載されています。
| 形式 | format 引数 |
モデル | メタデータ | 引数 |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
エキサイティングな新機能が登場 🎉
Ultralytics HUBの統合機能を拡張するために継続的に取り組んでいます。今後の機能は次のとおりです。
最新情報 🚧
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