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 YOLO: 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, 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.
yolo cfg
Train a detection model for 10 epochs with an initial learning_rate of 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:
Export a YOLO11n classification model to ONNX format at image size 224 by 128 (no TASK required)
Đâu:
TASK
(tùy chọn) là một trong những[detect, segment, classify, pose, obb]
. If it is not passed explicitly YOLO11 will try to guess theTASK
từ loại mô hình.MODE
(bắt buộc) là một trong những[train, val, predict, export, track, benchmark]
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=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
❌
Xe lửa
Train YOLO11n on the COCO8 dataset for 100 epochs at image size 640. For a full list of available arguments see the Configuration page.
Ví dụ
Val
Validate trained YOLO11n model accuracy on the COCO8 dataset. No arguments are needed as the model
duy trì đào tạo data
và các đối số làm thuộc tính mô hình.
Ví dụ
Dự đoán
Use a trained YOLO11n model to run predictions on images.
Ví dụ
Xuất khẩu
Export a YOLO11n model to a different format like ONNX, CoreML, etc.
Ví dụ
Available YOLO11 export formats are in the table below. You can export to any format using the format
lập luận, tức là format='onnx'
hoặc format='engine'
.
Định dạng | format Lý lẽ | Mẫu | Siêu dữ liệu | Lập luận |
---|---|---|---|---|
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 Cạnh TPU | edgetpu | yolo11n_edgetpu.tflite | ✅ | imgsz |
TF.Js | tfjs | yolo11n_web_model/ | ✅ | imgsz , half , int8 , batch |
PaddlePaddle | paddle | yolo11n_paddle_model/ | ✅ | imgsz , batch |
MNN | mnn | yolo11n.mnn | ✅ | imgsz , batch , int8 , half |
NCNN | ncnn | yolo11n_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.
Mẹo
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
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:
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.
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:
- 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.
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:
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 .
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:
Để biết chi tiết đầy đủ, hãy truy cập trang Xuất .
How do I customize YOLO11 CLI commands to override default arguments?
To override default arguments in YOLO11 CLI commands, pass them as 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 .