Chuyển đến nội dung

Hướng dẫn nhanh Ultralytics HUB

Ultralytics HUB được thiết kế thân thiện và trực quan, cho phép người dùng nhanh chóng tải lên bộ dữ liệu và huấn luyện các mô hình YOLO mới. Nó cũng cung cấp một loạt các mô hình được huấn luyện trước để lựa chọn, giúp người dùng cực kỳ dễ dàng bắt đầu. Sau khi một mô hình được huấn luyện, nó có thể được xem trước một cách dễ dàng trong Ứng dụng Ultralytics HUB trước khi được triển khai cho các tác vụ phân loại thời gian thực, phát hiện đối tượngphân đoạn thể hiện.


Xem: Cách huấn luyện Ultralytics YOLO11 trên bộ dữ liệu tùy chỉnh bằng Ultralytics HUB | Bộ dữ liệu HUB 🚀

Bắt đầu

Ultralytics HUB cung cấp nhiều tùy chọn đăng ký dễ dàng. Bạn có thể đăng ký và đăng nhập bằng tài khoản Google, Apple hoặc GitHub của mình, hoặc đơn giản là bằng địa chỉ email của bạn.

Ảnh chụp màn hình Ultralytics HUB trang Đăng ký

Trong quá trình đăng ký, bạn sẽ được yêu cầu hoàn thành hồ sơ của mình.

Ảnh chụp màn hình Ultralytics HUB biểu mẫu hồ sơ trang Đăng ký

Mẹo

Bạn có thể cập nhật hồ sơ của mình từ tab Tài khoản trên trang Cài đặt.

Ảnh chụp màn hình Ultralytics HUB trang Cài đặt, tab Tài khoản, với mũi tên chỉ vào thẻ Hồ sơ

Trang chủ

Sau khi đăng nhập, bạn sẽ được chuyển đến trang Trang chủ của Ultralytics HUB, nơi cung cấp tổng quan toàn diện, các liên kết nhanh và thông tin cập nhật.

Thanh bên cung cấp các liên kết tiện lợi đến các mô-đun quan trọng của nền tảng, chẳng hạn như Tập dữ liệu, Dự ánMô hình.

Ảnh chụp màn hình Ultralytics HUB của trang Home (Trang chủ)

Gần đây

Bạn có thể dễ dàng tìm kiếm trên toàn cầu hoặc truy cập trực tiếp vào Bộ dữ liệu, Dự án hoặc Mô hình được cập nhật gần đây nhất của mình bằng thẻ Gần đây trên trang Trang chủ.

Ảnh chụp màn hình Ultralytics HUB của trang Home (Trang chủ) với một mũi tên chỉ vào thẻ Recent (Gần đây)

Tải lên Bộ dữ liệu

Bạn có thể tải lên một bộ dữ liệu trực tiếp từ trang Home. Ultralytics HUB hỗ trợ nhiều định dạng bộ dữ liệu khác nhau và giúp bạn dễ dàng chuẩn bị dữ liệu để huấn luyện các mô hình YOLO tùy chỉnh.

Ảnh chụp màn hình Ultralytics HUB của trang Home (Trang chủ) với một mũi tên chỉ vào thẻ Upload Dataset (Tải lên Bộ dữ liệu)

Tìm hiểu thêm về bộ dữ liệu và cách chuẩn bị chúng để có kết quả huấn luyện tối ưu.

Tạo dự án

Bạn có thể tạo một project trực tiếp từ trang Home. Các project giúp bạn tổ chức các model và thử nghiệm liên quan ở cùng một nơi, giúp bạn dễ dàng theo dõi tiến độ và so sánh kết quả hơn.

Ảnh chụp màn hình Ultralytics HUB của trang Home (Trang chủ) với một mũi tên chỉ vào thẻ Create Project (Tạo Dự án)

Tìm hiểu thêm về các dự án và cách chúng có thể hợp lý hóa quy trình làm việc của bạn.

Huấn luyện Mô hình

Bạn có thể huấn luyện mô hình trực tiếp từ trang Home. Ultralytics HUB cung cấp nhiều tùy chọn huấn luyện bao gồm huấn luyện trên cloud, tích hợp Google Colab hoặc sử dụng phần cứng của riêng bạn.

Ảnh chụp màn hình Ultralytics HUB của trang Home (Trang chủ) với một mũi tên chỉ vào thẻ Train Model (Huấn luyện Mô hình)

Tìm hiểu thêm về các mô hình và các kiến trúc khác nhau hiện có cho các tác vụ thị giác máy tính của bạn.

Phản hồi

Chúng tôi trân trọng những phản hồi của bạn! Vui lòng để lại đánh giá bất cứ lúc nào để giúp chúng tôi cải thiện nền tảng.

Ảnh chụp màn hình Ultralytics HUB của trang Home (Trang chủ) với một mũi tên chỉ vào nút Feedback (Phản hồi)

Ảnh chụp màn hình Ultralytics HUB của hộp thoại Feedback (Phản hồi)

Thông tin

Chỉ có nhóm của chúng tôi sẽ thấy phản hồi của bạn và chúng tôi sẽ sử dụng nó để cải thiện nền tảng của mình.

Cần trợ giúp?

Nếu bạn gặp bất kỳ vấn đề nào hoặc có thắc mắc, chúng tôi luôn sẵn lòng hỗ trợ bạn.

Bạn có thể báo cáo lỗi, yêu cầu một tính năng hoặc đặt câu hỏi trên GitHub.

Lưu ý

Khi báo cáo lỗi, vui lòng bao gồm Chi tiết Môi trường của bạn từ trang Hỗ trợ.

Ảnh chụp màn hình Ultralytics HUB trang Hỗ trợ, với mũi tên chỉ vào nút Hỗ trợ trong thanh bên và một mũi tên chỉ vào nút Sao chép Chi tiết Môi trường

Mẹo

Bạn có thể tham gia cộng đồng Discord của chúng tôi để đặt câu hỏi và thảo luận!



📅 Đã tạo 1 năm trước ✏️ Cập nhật 5 tháng trước

Bình luận