Перейти к содержимому

Использование интерфейса командной строки

Интерфейс командной строки YOLO (CLI) позволяет выполнять простые однострочные команды без необходимости создания среды Python . CLI не требует настройки или Python кода. Ты можешь просто запускать все задания из терминала с помощью команды yolo Командуй.



Смотри: Mastering Ultralytics YOLO: CLI

Пример

Ultralytics yolo Команды используют следующий синтаксис:

yolo TASK MODE ARGS

Where   TASK (optional) is one of [detect, segment, classify, pose, obb]
        MODE (required) is one of [train, val, predict, export, track, benchmark]
        ARGS (optional) are any number of custom 'arg=value' pairs like 'imgsz=320' that override defaults.
Смотри все ARGS в полном объеме Руководство по настройке или с yolo cfg

Train a detection model for 10 epochs with an initial learning_rate of 0.01

yolo train data=coco8.yaml model=yolo11n.pt epochs=10 lr0=0.01

Прогнозируй видео на YouTube с помощью предварительно обученной модели сегментации при размере изображения 320:

yolo predict model=yolo11n-seg.pt source='https://youtu.be/LNwODJXcvt4' imgsz=320

Вали предварительно обученную модель обнаружения при размере партии 1 и размере изображения 640:

yolo val model=yolo11n.pt data=coco8.yaml batch=1 imgsz=640

Export a YOLO11n classification model to ONNX format at image size 224 by 128 (no TASK required)

yolo export model=yolo11n-cls.pt format=onnx imgsz=224,128

Выполняй специальные команды, чтобы посмотреть версию, просмотреть настройки, запустить проверки и многое другое:

yolo help
yolo checks
yolo version
yolo settings
yolo copy-cfg
yolo cfg

Где:

  • TASK (необязательно) - это одно из [detect, segment, classify, pose, obb]. If it is not passed explicitly YOLO11 will try to guess the TASK от типа модели.
  • MODE (обязательно) является одним из [train, val, predict, export, track, benchmark]
  • ARGS (необязательно) - это любое количество пользовательских arg=value Такие пары, как imgsz=320 которые отменяют настройки по умолчанию. Полный список доступных ARGS см. Конфигурация страница и defaults.yaml

Внимание

Аргументы должны быть переданы как arg=val пары, разделенные знаком равенства = знак и разделенные пробелами между парами. Не используйте -- Префиксы аргументов или запятые , между аргументами.

  • yolo predict model=yolo11n.pt imgsz=640 conf=0.25   ✅
  • yolo predict model yolo11n.pt imgsz 640 conf 0.25   ❌
  • yolo predict --model yolo11n.pt --imgsz 640 --conf 0.25   ❌

Поезд

Train YOLO11n on the COCO8 dataset for 100 epochs at image size 640. For a full list of available arguments see the Configuration page.

Пример

Start training YOLO11n on COCO8 for 100 epochs at image-size 640.

yolo detect train data=coco8.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

Возобнови прерванную тренировку.

yolo detect train resume model=last.pt

Вэл

Validate trained YOLO11n model accuracy on the COCO8 dataset. No arguments are needed as the model сохраняет свою подготовку data и аргументы в качестве атрибутов модели.

Пример

Validate an official YOLO11n model.

yolo detect val model=yolo11n.pt

Проверь модель, обученную на заказ.

yolo detect val model=path/to/best.pt

Предсказывай

Use a trained YOLO11n model to run predictions on images.

Пример

Predict with an official YOLO11n model.

yolo detect predict model=yolo11n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

Предсказывай с помощью пользовательской модели.

yolo detect predict model=path/to/best.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

Экспорт

Export a YOLO11n model to a different format like ONNX, CoreML, etc.

Пример

Export an official YOLO11n model to ONNX format.

yolo export model=yolo11n.pt format=onnx

Экспортируй обученную модель в формат ONNX .

yolo export model=path/to/best.pt format=onnx

Available YOLO11 export formats are in the table below. You can export to any format using the format аргумент, то есть format='onnx' или format='engine'.

Формат format Аргумент Модель Метаданные Аргументы
PyTorch - yolo11n.pt -
TorchScript torchscript yolo11n.torchscript imgsz, optimize, batch
ONNX onnx yolo11n.onnx imgsz, half, dynamic, simplify, opset, batch
OpenVINO openvino yolo11n_openvino_model/ imgsz, half, int8, batch
TensorRT engine yolo11n.engine imgsz, half, dynamic, simplify, workspace, int8, batch
CoreML coreml yolo11n.mlpackage imgsz, half, int8, nms, batch
TF SavedModel saved_model yolo11n_saved_model/ imgsz, keras, int8, batch
TF GraphDef pb yolo11n.pb imgsz, batch
TF Lite tflite yolo11n.tflite imgsz, half, int8, batch
TF Край TPU edgetpu yolo11n_edgetpu.tflite imgsz
TF.js tfjs yolo11n_web_model/ imgsz, half, int8, batch
PaddlePaddle paddle yolo11n_paddle_model/ imgsz, batch
NCNN ncnn yolo11n_ncnn_model/ imgsz, half, batch

Смотреть полностью export подробности в Экспорт Страница.

Переопределение стандартных аргументов

Аргументы по умолчанию можно переопределить, просто передав их в качестве аргументов в CLI в arg=value Пары.

Наконечник

Обучи модель обнаружения для 10 epochs с learning_rate из 0.01

yolo detect train data=coco8.yaml model=yolo11n.pt epochs=10 lr0=0.01

Прогнозируй видео на YouTube с помощью предварительно обученной модели сегментации при размере изображения 320:

yolo segment predict model=yolo11n-seg.pt source='https://youtu.be/LNwODJXcvt4' imgsz=320

Проверь предварительно обученную модель обнаружения при размере партии 1 и размере изображения 640:

yolo detect val model=yolo11n.pt data=coco8.yaml batch=1 imgsz=640

Переопределение файла конфигурации по умолчанию

Ты можешь переопределить default.yaml полностью, передав новый файл с параметром cfg аргументы, то есть cfg=custom.yaml.

Для этого сначала создай копию default.yaml в твоей текущей рабочей папке с yolo copy-cfg Командуй.

Это позволит создать default_copy.yaml, который ты можешь передать как cfg=default_copy.yaml вместе с любыми дополнительными параметрами, например imgsz=320 в этом примере:

Пример

yolo copy-cfg
yolo cfg=default_copy.yaml imgsz=320

ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ

How do I use the Ultralytics YOLO11 command line interface (CLI) for model training?

To train a YOLO11 model using the CLI, you can execute a simple one-line command in the terminal. For example, to train a detection model for 10 epochs with a learning rate of 0.01, you would run:

yolo train data=coco8.yaml model=yolo11n.pt epochs=10 lr0=0.01

Эта команда использует train режим с определенными аргументами. Полный список доступных аргументов см. в разделе Руководство по настройке.

What tasks can I perform with the Ultralytics YOLO11 CLI?

The Ultralytics YOLO11 CLI supports a variety of tasks including detection, segmentation, classification, validation, prediction, export, and tracking. For instance:

  • Тренируй модель: Беги yolo train data=<data.yaml> model=<model.pt> epochs=<num>.
  • Прогнозы на забег:Использование yolo predict model=<model.pt> source=<data_source> imgsz=<image_size>.
  • Экспорт модели: Выполни yolo export model=<model.pt> format=<export_format>.

Каждая задача может быть настроена с помощью различных аргументов. Подробный синтаксис и примеры смотрите в соответствующих разделах, таких как Train, Predict и Export.

How can I validate the accuracy of a trained YOLO11 model using the CLI?

To validate a YOLO11 model's accuracy, use the val mode. For example, to validate a pretrained detection model with a batch size of 1 and image size of 640, run:

yolo val model=yolo11n.pt data=coco8.yaml batch=1 imgsz=640

Эта команда оценивает модель на указанном наборе данных и выдает показатели эффективности. За более подробной информацией обращайся к разделу Val.

What formats can I export my YOLO11 models to using the CLI?

YOLO11 models can be exported to various formats such as ONNX, CoreML, TensorRT, and more. For instance, to export a model to ONNX format, run:

yolo export model=yolo11n.pt format=onnx

Для получения полной информации посети страницу " Экспорт".

How do I customize YOLO11 CLI commands to override default arguments?

To override default arguments in YOLO11 CLI commands, pass them as arg=value пары. Например, чтобы обучить модель с пользовательскими аргументами, используй:

yolo train data=coco8.yaml model=yolo11n.pt epochs=10 lr0=0.01

Полный список доступных аргументов и их описание смотри в руководстве по настройке. Убедись, что аргументы отформатированы правильно, как показано в разделе " Переопределение аргументов по умолчанию ".


📅 Created 11 months ago ✏️ Updated 6 days ago

Комментарии