Sử dụng giao diện dòng lệnh
Các YOLO giao diện dòng lệnh (CLI) cho phép các lệnh một dòng đơn giản mà không cần một Python môi trường. CLI không yêu cầu tùy chỉnh hoặc Python mã. Bạn có thể chỉ cần chạy tất cả các tác vụ từ thiết bị đầu cuối với yolo
lệnh.
Xem: Mastering Ultralytics YOLOv8: CLI
Ví dụ
Ultralytics yolo
Các lệnh sử dụng cú pháp sau:
yolo TASK MODE ARGS
Where TASK (optional) is one of [detect, segment, classify]
MODE (required) is one of [train, val, predict, export, track]
ARGS (optional) are any number of custom 'arg=value' pairs like 'imgsz=320' that override defaults.
yolo cfg
Đào tạo mô hình phát hiện cho 10 kỷ nguyên với learning_rate ban đầu là 0,01
Dự đoán video YouTube bằng mô hình phân đoạn được đào tạo trước ở kích thước hình ảnh 320:
Val một mô hình phát hiện được đào tạo trước ở kích thước lô 1 và kích thước hình ảnh 640:
Xuất một YOLOv8n Mô hình phân loại thành ONNX định dạng ở kích thước hình ảnh 224 x 128 (không yêu cầu TASK)
Đâu:
TASK
(tùy chọn) là một trong những[detect, segment, classify]
. Nếu nó không được thông qua một cách rõ ràng YOLOv8 sẽ cố gắng đoánTASK
từ loại mô hình.MODE
(bắt buộc) là một trong những[train, val, predict, export, track]
ARGS
(tùy chọn) là bất kỳ số lượng tùy chỉnh nàoarg=value
Các cặp nhưimgsz=320
mà ghi đè mặc định. Để biết danh sách đầy đủ có sẵnARGS
Xem Cấu hình trang vàdefaults.yaml
Cảnh báo
Các đối số phải được thông qua như arg=val
cặp, chia cho một bằng =
Ký hiệu và phân cách bằng dấu cách giữa các cặp. Không sử dụng
--
Tiền tố đối số hoặc dấu phẩy ,
giữa các cuộc tranh luận.
yolo predict model=yolov8n.pt imgsz=640 conf=0.25
✅yolo predict model yolov8n.pt imgsz 640 conf 0.25
❌yolo predict --model yolov8n.pt --imgsz 640 --conf 0.25
❌
Xe lửa
Xe lửa YOLOv8n trên bộ dữ liệu COCO8 cho 100 kỷ nguyên ở kích thước hình ảnh 640. Để biết danh sách đầy đủ các đối số có sẵn, hãy xem trang Cấu hình .
Ví dụ
Val
Xác thực đào tạo YOLOv8n mô hình chính xác trên tập dữ liệu COCO8. Không cần phải thông qua tranh luận như model
duy trì đào tạo data
và các đối số làm thuộc tính mô hình.
Ví dụ
Dự đoán
Sử dụng một đào tạo YOLOv8n Mô hình để chạy dự đoán trên hình ảnh.
Ví dụ
Xuất khẩu
Xuất một YOLOv8n mô hình sang một định dạng khác như ONNX, CoreMLv.v.
Ví dụ
Có sẵn YOLOv8 Định dạng xuất có trong bảng dưới đây. Bạn có thể xuất sang bất kỳ định dạng nào bằng cách sử dụng format
lập luận, tức là format='onnx'
hoặc format='engine'
.
Định dạng | format Lý lẽ |
Mẫu | Siêu dữ liệu | Lập luận |
---|---|---|---|---|
PyTorch | - | yolov8n.pt |
✅ | - |
TorchScript | torchscript |
yolov8n.torchscript |
✅ | imgsz , optimize , batch |
ONNX | onnx |
yolov8n.onnx |
✅ | imgsz , half , dynamic , simplify , opset , batch |
OpenVINO | openvino |
yolov8n_openvino_model/ |
✅ | imgsz , half , int8 , batch |
TensorRT | engine |
yolov8n.engine |
✅ | imgsz , half , dynamic , simplify , workspace , int8 , batch |
CoreML | coreml |
yolov8n.mlpackage |
✅ | imgsz , half , int8 , nms , batch |
TF SavedModel | saved_model |
yolov8n_saved_model/ |
✅ | imgsz , keras , int8 , batch |
TF GraphDef | pb |
yolov8n.pb |
❌ | imgsz , batch |
TF Lite | tflite |
yolov8n.tflite |
✅ | imgsz , half , int8 , batch |
TF Cạnh TPU | edgetpu |
yolov8n_edgetpu.tflite |
✅ | imgsz |
TF.Js | tfjs |
yolov8n_web_model/ |
✅ | imgsz , half , int8 , batch |
PaddlePaddle | paddle |
yolov8n_paddle_model/ |
✅ | imgsz , batch |
NCNN | ncnn |
yolov8n_ncnn_model/ |
✅ | imgsz , half , batch |
Xem đầy đủ export
Chi tiết trong Xuất khẩu trang.
Ghi đè đối số mặc định
Các đối số mặc định có thể được ghi đè bằng cách chỉ cần truyền chúng dưới dạng đối số trong CLI trong arg=value
Cặp.
Đào tạo mô hình phát hiện cho 10 epochs
với learning_rate
của 0.01
Dự đoán video YouTube bằng mô hình phân đoạn được đào tạo trước ở kích thước hình ảnh 320:
Ghi đè tệp cấu hình mặc định
Bạn có thể ghi đè default.yaml
Cấu hình tệp hoàn toàn bằng cách chuyển một tệp mới với cfg
lập luận, tức là cfg=custom.yaml
.
Để làm điều này, trước tiên hãy tạo một bản sao của default.yaml
Trong dir làm việc hiện tại của bạn với yolo copy-cfg
lệnh.
Điều này sẽ tạo ra default_copy.yaml
, sau đó bạn có thể vượt qua dưới dạng cfg=default_copy.yaml
cùng với bất kỳ arg bổ sung nào, như imgsz=320
Trong ví dụ này:
FAQ
Làm cách nào để sử dụng Ultralytics YOLOv8 giao diện dòng lệnh (CLI) để đào tạo mô hình?
Để đào tạo một YOLOv8 Mô hình sử dụng CLI, bạn có thể thực hiện lệnh một dòng đơn giản trong thiết bị đầu cuối. Ví dụ: để đào tạo mô hình phát hiện cho 10 kỷ nguyên với tốc độ học tập là 0,01, bạn sẽ chạy:
Lệnh này sử dụng train
chế độ với các đối số cụ thể. Tham khảo danh sách đầy đủ các đối số có sẵn trong Hướng dẫn cấu hình.
Tôi có thể thực hiện những tác vụ nào với Ultralytics YOLOv8 CLI?
Các Ultralytics YOLOv8 CLI Hỗ trợ nhiều tác vụ khác nhau bao gồm phát hiện, phân đoạn, phân loại, xác nhận, dự đoán, xuất và theo dõi. Chẳng hạn:
- Đào tạo người mẫu:Chạy
yolo train data=<data.yaml> model=<model.pt> epochs=<num>
. - Chạy dự đoán:Dùng
yolo predict model=<model.pt> source=<data_source> imgsz=<image_size>
. - Xuất mô hình:Chấp hành
yolo export model=<model.pt> format=<export_format>
.
Mỗi nhiệm vụ có thể được tùy chỉnh với các đối số khác nhau. Để biết cú pháp và ví dụ chi tiết, hãy xem các phần tương ứng như Đào tạo, Dự đoán và Xuất.
Làm thế nào tôi có thể xác nhận tính chính xác của một đào tạo YOLOv8 Mô hình sử dụng CLI?
Để xác thực một YOLOv8 Độ chính xác của mô hình, sử dụng val
chế độ. Ví dụ: để xác thực mô hình phát hiện được đào tạo trước với kích thước lô là 1 và kích thước hình ảnh là 640, hãy chạy:
Lệnh này đánh giá mô hình trên tập dữ liệu được chỉ định và cung cấp các chỉ số hiệu suất. Để biết thêm chi tiết, hãy tham khảo phần Val .
Tôi có thể xuất những định dạng nào YOLOv8 mô hình để sử dụng CLI?
YOLOv8 Các mô hình có thể được xuất sang các định dạng khác nhau như ONNX, CoreML, TensorRTvà hơn thế nữa. Ví dụ: để xuất một mô hình sang ONNX Định dạng, chạy:
Để biết chi tiết đầy đủ, hãy truy cập trang Xuất .
Làm cách nào để tùy chỉnh YOLOv8 CLI Các lệnh để ghi đè các đối số mặc định?
Để ghi đè các đối số mặc định trong YOLOv8 CLI lệnh, chuyển chúng dưới dạng arg=value
Cặp. Ví dụ: để huấn luyện một mô hình với các đối số tùy chỉnh, hãy sử dụng:
Để biết danh sách đầy đủ các đối số có sẵn và mô tả của chúng, hãy tham khảo Hướng dẫn Cấu hình. Đảm bảo các đối số được định dạng chính xác, như được hiển thị trong phần Ghi đè đối số mặc định .
Đã tạo 2023-11-12, Cập nhật 2024-07-04
Tác giả: Glenn-Jocher (19), bạch tuộc tham vọng (1), Burhan-Q (3), RizwanMunawar (1), AyushExel (1), Laughing-q (1), shuizhuyuanluo@126.com (1)