Modelos

Ultralytics Platform oferece gerenciamento abrangente de modelos para treinar, analisar e implantar modelos YOLO. Carregue modelos pré-treinados ou treine novos diretamente na Platform.

Carregar Modelo

Carregue pesos de modelos existentes para a Platform:

1. Navegue até seu projeto
2. Clique em Upload Model
3. Selecione seu .pt arquivo
4. Adicione nome e descrição
5. Clique em Upload

Formatos de modelo suportados:

Após o upload, a Platform analisa os metadados do modelo:

• Tipo de tarefa (detect, segment, pose, obb, classify)
• Arquitetura (YOLO26n, YOLO26s, etc.)
• Nomes e contagem de classes
• Tamanho de entrada e parâmetros

Treinar Modelo

Treine um novo modelo diretamente na Platform:

1. Navegue até seu projeto
2. Clique em Treinar Modelo
3. Selecione o conjunto de dados
4. Escolha o modelo base
5. Configure os parâmetros de treinamento
6. Iniciar treinamento

Consulte Cloud Training para instruções detalhadas.

Visão Geral do Modelo

Cada página de modelo exibe:

Métricas de Treinamento

Visualize métricas de treinamento em tempo real e históricas:

Curvas de Perda

Métricas de Desempenho

Gráficos de Validação

Após a conclusão do treinamento, visualize a análise de validação detalhada:

Matriz de Confusão

Mapa de calor interativo mostrando a precisão da previsão por classe:

Curvas PR/F1

Curvas de desempenho em diferentes limiares de confiança:

Exportar Modelo

Exporte seu modelo para 17 formatos de implantação:

1. Navegue até a aba Exportar
2. Selecione o formato de destino
3. Clique em Exportar
4. Faça o download quando concluído

Formatos suportados (17 no total)

Guia de seleção de formatos

Para NVIDIA : Use TensorRT para obter velocidade máxima

Para Intel : Use OpenVINO para Intel , GPUs e VPUs Intel

Para dispositivos Apple: Use CoreML para iOS, macOS, Apple Silicon

Para Android: Use TF ou NCNN para obter o melhor desempenho

Para navegadores da Web: use TF.js ou ONNX (com ONNX Web)

Para dispositivos Edge: use TF TPU para Coral, RKNN para Rockchip

Para compatibilidade geral: Use ONNX — funciona com a maioria dos tempos de execução de inferência

Vinculação de Conjunto de Dados

Os modelos podem ser vinculados ao seu conjunto de dados de origem:

• Visualize qual conjunto de dados foi utilizado para o treinamento
• Acesse o conjunto de dados a partir da página do modelo
• track a linhagem dos dados

Ao treinar com conjuntos de dados da Plataforma utilizando o ul:// formato URI, o vínculo é automático.

Configurações de Visibilidade

Controle quem pode ver seu modelo:

Para alterar a visibilidade:

1. Abra o menu de ações do modelo
2. Clique em Editar
3. Alternar visibilidade
4. Clique em Salvar

Excluir Modelo

Remova um modelo que você não precisa mais:

1. Abra o menu de ações do modelo
2. Clique em Excluir
3. Confirmar exclusão

FAQ

Quais arquiteturas de modelo são suportadas?

A Plataforma Ultralytics suporta todas as arquiteturas YOLO:

• YOLO26: variantes n, s, m, l, x (recomendado)
• YOLO11: variantes n, s, m, l, x
• YOLOv10: Suporte a versões legadas
• YOLOv8: Suporte a versões legadas
• YOLOv5: Suporte legado

Posso baixar meu modelo treinado?

Sim, baixe os pesos do seu modelo na página do modelo:

1. Clique no ícone de download
2. Selecione o formato (original .pt ou exportado)
3. O download inicia automaticamente

Como faço para comparar modelos entre projetos?

Atualmente, a comparação de modelos é feita dentro dos projetos. Para comparar entre projetos:

1. Transfira modelos para um único projeto, ou
2. Exporte métricas e compare externamente

Qual é o tamanho máximo do modelo?

Não há um limite estrito, mas modelos muito grandes (>2GB) podem ter tempos de upload e processamento mais longos.

Posso fazer fine-tuning de modelos pré-treinados?

Sim! Faça o upload de um modelo pré-treinado e, em seguida, comece o treinamento a partir desse checkpoint com seu conjunto de dados. A Plataforma usa automaticamente o modelo carregado como ponto de partida.

📅 Criado há 20 dias ✏️ Atualizado há 14 dias

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