Ultralytics HUB 통합
다양한 플랫폼 및 형식과 통합된 Ultralytics HUB에 대해 자세히 알아보세요.
데이터 세트
모델 학습을 위해 Ultralytics HUB에서 데이터 세트를 원활하게 가져올 수 있습니다.
Ultralytics HUB에서 데이터 집합을 가져온 후에는 Ultralytics HUB 데이터 집합을 사용할 때와 마찬가지로 데이터 집합에서 모델을 학습시킬 수 있습니다.
Roboflow
데이터셋을 쉽게 필터링할 수 있습니다. RoboflowUltralytics 데이터세트를 쉽게 필터링할 수 있습니다.
Ultralytics HUB는 다음 두 가지 유형의 통합을 지원합니다. Roboflow, 유니버스 및 워크스페이스.
우주
유니버스 Roboflow Universe 통합을 사용하면 한 번에 하나의 데이터 집합을 다음에서 Ultralytics HUB로 가져올 수 있습니다. Roboflow.
가져오기
데이터 집합을 내보낼 때 Roboflow 데이터세트를 내보낼 때 Ultralytics HUB 형식을 선택합니다. 이 작업을 수행하면 Ultralytics HUB로 리디렉션되고 데이터 세트 가져오기 대화 상자가 트리거됩니다.
데이터 집합을 가져올 수 있습니다. Roboflow 데이터 집합을 가져올 수 있습니다.
다음으로, 데이터 세트에 대한 모델을 학습시킵니다.
제거
제거하려는 데이터 집합의 데이터 집합 페이지로 이동하여 Roboflow 데이터 집합 페이지로 이동하여 데이터 집합 작업 드롭다운을 열고 제거 옵션을 클릭합니다.
작업 공간
워크스페이스 Roboflow 워크스페이스 통합을 통해 전체 워크스페이스를 한 번에 Roboflow Workspace 전체를 Ultralytics HUB로 한 번에 가져올 수 있습니다.
가져오기
사이드바에서 연동 버튼을 클릭하여 연동 페이지로 이동합니다.
키를 입력합니다. Roboflow 워크스페이스 비공개 API 키를 입력하고 추가 버튼을 클릭합니다.
팁
내 API 키 받기 버튼을 클릭하면 개인 API 키를 얻을 수 있는 Roboflow 워크스페이스 설정으로 이동하여 비공개 API 키를 받을 수 있습니다.
이렇게 하면 Ultralytics HUB 계정이 회원님의 Roboflow 워크스페이스와 연결하고 Roboflow 데이터 세트를 Ultralytics HUB에서 사용할 수 있습니다.
다음으로, 데이터 세트에 대한 모델을 학습시킵니다.
제거
사이드바에서 연동 버튼을 클릭하여 연동 페이지로 이동한 다음 연결 해제 버튼을 클릭합니다. Roboflow 워크스페이스의 연결 해제 버튼을 클릭합니다.
팁
연결된 워크스페이스를 제거할 수 있습니다. Roboflow 데이터 집합 페이지에서 데이터 집합 중 하나의 워크스페이스를 직접 제거할 수 있습니다. Roboflow 워크스페이스에서 직접 제거할 수 있습니다.
모델
내보내기
모델을 훈련한 후에는 ONNX, OpenVINO, CoreML 등 13가지 포맷으로 내보낼 수 있습니다, TensorFlow, 패들 및 기타 여러 가지.
사용 가능한 내보내기 형식은 아래 표에 나와 있습니다.
| 형식 | format 인수 |
모델 | 메타데이터 | 인수 |
|---|---|---|---|---|
| PyTorch | - | yolo11n.pt |
✅ | - |
| TorchScript | torchscript |
yolo11n.torchscript |
✅ | imgsz, optimize, nms, batch |
| ONNX | onnx |
yolo11n.onnx |
✅ | imgsz, half, dynamic, simplify, opset, nms, batch |
| OpenVINO | openvino |
yolo11n_openvino_model/ |
✅ | imgsz, half, dynamic, int8, nms, batch, data |
| TensorRT | engine |
yolo11n.engine |
✅ | imgsz, half, dynamic, simplify, workspace, int8, nms, batch, data |
| CoreML | coreml |
yolo11n.mlpackage |
✅ | imgsz, half, int8, nms, batch |
| TF SavedModel | saved_model |
yolo11n_saved_model/ |
✅ | imgsz, keras, int8, nms, batch |
| TF GraphDef | pb |
yolo11n.pb |
❌ | imgsz, batch |
| TF Lite | tflite |
yolo11n.tflite |
✅ | imgsz, half, int8, nms, batch, data |
| TF Edge TPU | edgetpu |
yolo11n_edgetpu.tflite |
✅ | imgsz |
| TF.js | tfjs |
yolo11n_web_model/ |
✅ | imgsz, half, int8, nms, batch |
| PaddlePaddle | paddle |
yolo11n_paddle_model/ |
✅ | imgsz, batch |
| MNN | mnn |
yolo11n.mnn |
✅ | imgsz, batch, int8, half |
| NCNN | ncnn |
yolo11n_ncnn_model/ |
✅ | imgsz, half, batch |
| IMX500 | imx |
yolov8n_imx_model/ |
✅ | imgsz, int8, data |
| RKNN | rknn |
yolo11n_rknn_model/ |
✅ | imgsz, batch, name |
흥미로운 새 기능 출시 예정 🎉
- 추가 데이터 세트 통합
- 자세한 내보내기 통합 가이드
- 각 통합에 대한 단계별 자습서
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