Ultralytics HUB 통합
AI 워크플로를 간소화하기 위해 다양한 플랫폼 및 형식과의 Ultralytics HUB 통합에 대해 알아보세요.
데이터 세트
효율적인 모델 학습을 위해 데이터 세트를 Ultralytics HUB로 원활하게 가져옵니다.
데이터 세트를 가져온 후에는 기본 Ultralytics HUB 데이터 세트와 마찬가지로 데이터 세트에서 모델을 학습할 수 있습니다.
Roboflow
Ultralytics HUB 데이터세트 페이지에서 Roboflow 데이터세트를 쉽게 필터링할 수 있습니다.
Ultralytics HUB는 Roboflow와의 통합을 두 가지 유형으로 지원합니다. Universe 및 Workspace.
유니버스
Roboflow Universe 통합을 통해 한 번에 하나의 데이터 세트를 Roboflow에서 Ultralytics HUB로 가져올 수 있습니다.
가져오기
Roboflow 데이터 세트를 내보낼 때 Ultralytics HUB 형식을 선택합니다. 이 작업을 수행하면 Ultralytics HUB로 리디렉션되고 데이터 세트 가져오기 대화 상자가 열립니다.
Import 버튼을 클릭하여 Roboflow 데이터 세트를 가져옵니다.
다음으로, 새로 가져온 데이터세트에서 모델을 훈련할 수 있습니다.
제거
제거할 Roboflow 데이터세트의 데이터세트 페이지로 이동합니다. 데이터세트 작업 드롭다운 메뉴를 열고 Remove 옵션을 클릭합니다.
팁
가져온 Roboflow 데이터 세트를 메인 데이터 세트 페이지에서 직접 제거할 수도 있습니다.
작업 공간
Roboflow Workspace 통합을 통해 전체 Roboflow Workspace를 한 번에 Ultralytics HUB로 가져올 수 있습니다.
가져오기
사이드바에서 Integrations 버튼을 클릭하여 Integrations 페이지로 이동합니다.
Roboflow 작업 공간 개인 API 키를 입력하고 추가 버튼을 클릭합니다.
팁
Get my API key 버튼을 클릭하면 Roboflow 작업 공간 설정으로 리디렉션되어 개인 API 키를 찾을 수 있습니다.
이것은 Ultralytics HUB 계정을 Roboflow 작업 공간과 연결하여 Roboflow 데이터 세트를 Ultralytics HUB 내에서 사용할 수 있도록 합니다.
다음으로, 연결된 작업 공간의 데이터세트를 사용하여 모델을 훈련할 수 있습니다.
제거
사이드바를 통해 Integrations 페이지로 이동합니다. 연결을 끊을 Roboflow Workspace에 대해 Unlink 버튼을 클릭합니다.
팁
해당 워크스페이스에 속한 데이터세트의 데이터세트 페이지에서 연결된 Roboflow 워크스페이스의 연결을 직접 해제할 수도 있습니다.
팁
또는 해당 작업 공간의 데이터 세트와 연결된 제거 옵션을 사용하여 기본 데이터 세트 페이지에서 연결된 Roboflow 작업 공간을 직접 제거하십시오.
모델
내보내기
모델을 학습한 후 내보내기 모드를 사용하여 내보낼 수 있으며, ONNX, OpenVINO, CoreML, TensorFlow 및 PaddlePaddle과 같이 널리 사용되는 형식을 포함하여 13가지 다른 형식으로 내보낼 수 있습니다.
사용 가능한 내보내기 형식은 아래 표에 자세히 설명되어 있습니다.
형식 | format 인수 |
모델 | 메타데이터 | 인수 |
---|---|---|---|---|
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 |
다가오는 흥미로운 새로운 기능 🎉
Ultralytics HUB의 통합 기능을 확장하기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다. 곧 제공될 기능은 다음과 같습니다.
최신 정보 🚧
이 페이지는 최신 통합 업데이트 및 기능 출시를 위한 핵심 리소스입니다. 다음을 통해 계속 소식을 받아보세요.
- 뉴스레터: 발표, 릴리스 및 얼리 액세스 업데이트를 보려면 Ultralytics 뉴스레터를 구독하십시오.
- 소셜 미디어: LinkedIn의 Ultralytics를 팔로우하여 비하인드 콘텐츠, 제품 뉴스 및 커뮤니티 하이라이트를 확인하세요.
- 블로그: 심층적인 기사, 튜토리얼 및 사용 사례 스포트라이트를 보려면 Ultralytics AI 블로그를 살펴보세요.
여러분의 의견을 소중히 여깁니다 🗣️
Ultralytics HUB의 미래를 만들어가는 데 동참하여 아이디어, 피드백, 통합 요청 사항을 공식 문의 양식을 통해 공유해 주세요.
감사합니다, 커뮤니티! 🌍
귀하의 기여와 지속적인 지원은 AI 혁신의 경계를 넓히기 위한 저희의 노력에 힘을 실어줍니다. 계속 지켜봐 주세요. 흥미로운 일들이 곧 일어날 것입니다!
앞으로 나올 내용이 기대되시나요? 이 페이지를 즐겨찾기에 추가하고 빠른 시작 가이드를 확인하여 기다리는 동안 현재 도구를 시작해 보세요. Ultralytics와 함께 혁신적인 AI 및 ML 여정을 준비하세요! 🛠️🤖