Mô hình

Nền tảng Ultralytics cung cấp khả năng quản lý mô hình toàn diện để đào tạo, phân tích và triển khai. YOLO Tải lên các mô hình đã được huấn luyện trước hoặc huấn luyện các mô hình mới trực tiếp trên nền tảng.

Tải lên mô hình

Tải trọng số mô hình hiện có lên nền tảng:

1. Điều hướng đến dự án của bạn
2. Kéo và thả .pt sao chép tập tin vào trang dự án hoặc thanh bên mô hình.
3. Siêu dữ liệu của mô hình được tự động phân tích từ tệp.

Có thể tải lên nhiều tệp cùng lúc (tối đa 3 tệp đồng thời).

Các định dạng mô hình được hỗ trợ:

Sau khi tải lên, nền tảng sẽ phân tích siêu dữ liệu của mô hình:

• Loại tác vụ ( detect , segment , tư thế , OBB , classify )
• Kiến trúc (YOLO26n, YOLO26s, v.v.)
• Tên lớp và số lượng
• Kích thước đầu vào và tham số
• Kết quả và số liệu huấn luyện (nếu có trong điểm kiểm tra)

Huấn luyện Mô hình

Huấn luyện mô hình mới trực tiếp trên nền tảng:

1. Điều hướng đến dự án của bạn
2. Nhấp vào Mô hình mới
3. Chọn mô hình cơ bản và tập dữ liệu
4. Cấu hình các tham số huấn luyện
5. Chọn hình thức đào tạo trên nền tảng đám mây hoặc cục bộ.
6. Bắt đầu huấn luyện

Xem Huấn luyện trên đám mây để biết hướng dẫn chi tiết.

Vòng đời mô hình

graph LR
    A[Upload .pt] --> B[Overview]
    C[Train] --> B
    B --> D[Predict]
    B --> E[Export]
    B --> F[Deploy]
    E --> G[17+ Formats]
    F --> H[Endpoint]

    style A fill:#4CAF50,color:#fff
    style C fill:#FF9800,color:#fff
    style E fill:#2196F3,color:#fff
    style F fill:#9C27B0,color:#fff

Các tab trang mẫu

Mỗi trang mô hình đều có các tab sau:

Tab Tổng quan

Hiển thị siêu dữ liệu mô hình và các chỉ số chính:

• Tên mô hình (có thể chỉnh sửa), huy hiệu trạng thái, loại nhiệm vụ
• Số liệu cuối cùng ( mAP50 , mAP50 -95, độ chính xác, độ thu hồi)
• Biểu đồ đường nhỏ (sparkline) thể hiện sự tiến bộ trong đào tạo.
• Các thông số huấn luyện (số epoch, kích thước batch, kích thước ảnh, v.v.)
• Liên kết đến tập dữ liệu (khi được huấn luyện với tập dữ liệu của Nền tảng)
• Nút tải xuống trọng số mô hình

Tab Tàu

Tab Train có ba tab phụ:

Tab phụ Biểu đồ

Biểu đồ số liệu huấn luyện tương tác hiển thị đường cong tổn thất và các chỉ số hiệu suất qua từng epoch:

Tab phụ Bảng điều khiển

Hiển thị trực tiếp kết quả từ quá trình huấn luyện trên bảng điều khiển:

• Truyền phát nhật ký theo thời gian thực trong quá trình huấn luyện
• Thanh tiến trình Epoch và kết quả xác thực
• Phát hiện lỗi với các biểu ngữ lỗi được làm nổi bật
• Hỗ trợ màu ANSI cho đầu ra được định dạng

Tab phụ Hệ thống

GPU và các chỉ số hệ thống trong quá trình huấn luyện:

Tab Dự đoán

Thực hiện suy luận tương tác trực tiếp trong trình duyệt:

• Tải ảnh lên, dán URL hoặc sử dụng webcam.
• Kết quả được hiển thị kèm theo khung bao, mặt nạ hoặc điểm mấu chốt.
• Tự động suy luận khi có hình ảnh được cung cấp.
• Hỗ trợ tất cả các loại tác vụ ( detect , segment , tư thế , OBB , classify )

Tab Xuất

Xuất mô hình của bạn sang hơn 17 định dạng triển khai. Xem phần Xuất mô hình bên dưới và hướng dẫn chế độ Xuất cốt lõi để biết thêm chi tiết.

Tab Triển khai

Tạo và quản lý các điểm cuối suy luận chuyên dụng. Xem phần Triển khai để biết thêm chi tiết.

Biểu đồ xác thực

Sau khi quá trình huấn luyện hoàn tất, xem phân tích xác thực chi tiết:

Ma Trận Nhầm Lẫn

Bản đồ nhiệt tương tác hiển thị độ chính xác dự đoán theo từng lớp:

Đường cong PR/F1

Các đường cong hiệu suất tại các ngưỡng độ tin cậy khác nhau:

Xuất mô hình

graph LR
    A[Select Format] --> B[Configure Args]
    B --> C[Export]
    C --> D{GPU Required?}
    D -->|Yes| E[Cloud GPU Export]
    D -->|No| F[CPU Export]
    E --> G[Download]
    F --> G

    style A fill:#2196F3,color:#fff
    style C fill:#FF9800,color:#fff
    style G fill:#4CAF50,color:#fff

Xuất mô hình của bạn sang hơn 17 định dạng triển khai khác nhau:

1. Điều hướng đến tab Export
2. Chọn định dạng mục tiêu
3. Cấu hình các tham số xuất (kích thước ảnh, độ phân giải một nửa, động, v.v.)
4. Vì GPU - các định dạng bắt buộc ( TensorRT ), chọn một GPU kiểu
5. Nhấp vào Xuất
6. Tải xuống khi hoàn tất

Các định dạng được hỗ trợ

Nền tảng này hỗ trợ xuất dữ liệu sang hơn 17 định dạng triển khai khác nhau: ONNX , TorchScript , OpenVINO , TensorRT , CoreML , TF SavedModel , TF GraphDef , TF Nhẹ, TF Bờ rìa TPU , TF .js, PaddlePaddle , NCNN , MNN, RKNN, IMX500, Axelera và ExecuTorch.

Hướng dẫn lựa chọn định dạng

Hỗ trợ chip RKNN

Khi xuất sang định dạng RKNN, hãy chọn thiết bị Rockchip mục tiêu của bạn:

Vòng đời công việc xuất khẩu

Quá trình xuất khẩu diễn ra qua các giai đoạn sau:

Hành động xuất hàng loạt

• Xuất tất cảNhấp chuột Export All để bắt đầu các công việc xuất khẩu cho tất cả mọi người CPU Các định dạng dựa trên - với cài đặt mặc định.
• Xóa tất cả các tệp xuấtNhấp chuột Delete All Xóa tất cả các xuất khẩu cho mô hình.

Hạn chế về định dạng

Một số định dạng xuất khẩu có những hạn chế về kiến ​​trúc hoặc nhiệm vụ:

Mô hình nhân bản

Sao chép một mô hình sang dự án khác:

1. Mở trang mô hình
2. Nhấp vào nút Sao chép
3. Chọn dự án đích
4. Nhấp vào Clone

Mô hình và trọng số của nó được sao chép vào dự án đích.

Tải xuống Mô hình

Tải xuống trọng số mô hình của bạn:

1. Điều hướng đến tab Tổng quan của mô hình.
2. Nhấp vào nút Tải xuống
3. Bản gốc .pt Tải xuống tệp tự động

Bạn có thể tải xuống các định dạng đã xuất từ ​​tab Xuất sau khi quá trình xuất hoàn tất.

Liên kết tập dữ liệu

Các mô hình có thể được liên kết với tập dữ liệu nguồn của chúng:

• Xem tập dữ liệu nào đã được sử dụng để huấn luyện
• Nhấp vào thẻ tập dữ liệu trên tab Tổng quan để điều hướng đến tập dữ liệu đó.
• Track nguồn gốc dữ liệu

Khi huấn luyện với các tập dữ liệu Nền tảng sử dụng ul:// Định dạng URIViệc liên kết diễn ra tự động.

# Train with a Platform dataset — linking is automatic
yolo train model=yolo26n.pt data=ul://username/datasets/my-dataset epochs=100

Cài đặt hiển thị

Kiểm soát ai có thể xem mô hình của bạn:

Để thay đổi chế độ hiển thị, hãy nhấp vào biểu tượng hiển thị (ví dụ: private hoặc public(Trên trang mẫu). Việc chuyển sang chế độ riêng tư có hiệu lực ngay lập tức. Việc chuyển sang chế độ công khai sẽ hiển thị hộp thoại xác nhận trước khi áp dụng.

Xóa mô hình

Xóa một mô hình bạn không còn cần:

1. Mở menu hành động của mô hình
2. Nhấp vào Xóa
3. Xác nhận xóa

Câu hỏi thường gặp

Những kiến trúc mô hình nào được hỗ trợ?

Ultralytics Nền tảng này hỗ trợ đầy đủ tất cả các tính năng. YOLO Kiến trúc sư với các dự án chuyên biệt:

• YOLO26 : các biến thể n, s, m, l, x (mới nhất, được đề xuất) — nền tảng. ultralytics .com/ ultralytics /yolo26
• YOLO11 : các biến thể n, s, m, l, x — yolo11 ultralytics . ultralytics
• YOLOv8 : các biến thể n, s, m, l, x — yolov8 ultralytics . ultralytics
• YOLOv5 : các biến thể n, s, m, l, x — yolov5 ultralytics . ultralytics

Tất cả các kiến ​​trúc đều hỗ trợ 5 loại tác vụ: detect , segment , định vị , OBB và classify .

Tôi có thể tải xuống mô hình đã huấn luyện của mình không?

Có, bạn có thể tải xuống trọng số mô hình của mình từ trang mô hình:

1. Nhấp vào biểu tượng tải xuống trên tab Tổng quan.
2. Bản gốc .pt Tải xuống tệp tự động
3. Bạn có thể tải xuống các định dạng đã xuất từ ​​tab Xuất.

Làm cách nào để so sánh các mô hình giữa các dự án?

Hiện tại, việc so sánh mô hình được thực hiện trong cùng một dự án. Để so sánh giữa các dự án:

1. Sao chép các mô hình vào một dự án duy nhất, hoặc
2. Xuất các chỉ số và so sánh bên ngoài

Kích thước mô hình tối đa là bao nhiêu?

Không có giới hạn nghiêm ngặt, nhưng các mô hình rất lớn (>2GB) có thể có thời gian tải lên và xử lý lâu hơn.

Tôi có thể tinh chỉnh các mô hình đã được huấn luyện trước không?

Vâng! Bạn có thể sử dụng bất kỳ mô hình chính thức nào của YOLO26 làm cơ sở, hoặc chọn một trong những mô hình đã hoàn thiện của riêng bạn từ trình chọn mô hình trong hộp thoại huấn luyện. Nền tảng hỗ trợ tinh chỉnh từ bất kỳ điểm kiểm tra nào đã được tải lên.

📅 Được tạo 1 tháng trước ✍️ Cập nhật 5 ngày trước

Bình luận