Bỏ để qua phần nội dung

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.
Xem đầy đủ tất cả ARGS Hướng dẫn cấu hình hoặc với yolo cfg

Đào tạo mô hình phát hiện cho 10 kỷ nguyên với learning_rate ban đầu là 0,01 

yolo train data=coco8.yaml model=yolov8n.pt epochs=10 lr0=0.01

Dự đoán video YouTube bằng mô hình phân đoạn được đào tạo trước ở kích thước hình ảnh 320: 

yolo predict model=yolov8n-seg.pt source='https://youtu.be/LNwODJXcvt4' imgsz=320

Val một mô hình phát hiện được đào tạo trước ở kích thước lô 1 và kích thước hình ảnh 640: 

yolo val model=yolov8n.pt data=coco8.yaml batch=1 imgsz=640

Xuất một YOLOv8n Mô hình phân loại thành ONNX định dạng ở kích thước hình ảnh 224 x 128 (không yêu cầu TASK) 

yolo export model=yolov8n-cls.pt format=onnx imgsz=224,128

Chạy các lệnh đặc biệt để xem phiên bản, xem cài đặt, chạy kiểm tra và hơn thế nữa: 

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

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 đoán TASK 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 nào arg=value Các cặp như imgsz=320 mà ghi đè mặc định. Để biết danh sách đầy đủ có sẵn ARGS Xem Cấu hình trang và defaults.yaml GitHub nguồn.

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

Bắt đầu đào tạo YOLOv8n trên COCO8 cho 100 kỷ nguyên ở kích thước hình ảnh 640. 

yolo detect train data=coco8.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640

Tiếp tục đào tạo bị gián đoạn. 

yolo detect train resume model=last.pt

Val

Xác thực đào tạo YOLOv8n mô hình chính xác trên tập dữ liệu COCO8. Không cần phải thông qua tranh luận như model Giữ lại nó là đào tạo data và các đối số làm thuộc tính mô hình.

Ví dụ

Xác thực một quan chức YOLOv8n mẫu. 

yolo detect val model=yolov8n.pt

Xác thực mô hình được đào tạo tùy chỉnh. 

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

Dự đoán

Sử dụng một đào tạo YOLOv8n Mô hình để chạy dự đoán trên hình ảnh.

Ví dụ

Dự đoán với một quan chức YOLOv8n mẫu. 

yolo detect predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

Dự đoán bằng mô hình tùy chỉnh. 

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

Xuất khẩu

Xuất một YOLOv8n mô hình sang một định dạng khác như ONNX, CoreMLv.v.

Ví dụ

Xuất quan chức YOLOv8n Mô hình để ONNX định dạng. 

yolo export model=yolov8n.pt format=onnx

Xuất mô hình được đào tạo tùy chỉnh sang ONNX định dạng. 

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

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, 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, batch
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 

yolo detect train data=coco8.yaml model=yolov8n.pt epochs=10 lr0=0.01

Dự đoán video YouTube bằng mô hình phân đoạn được đào tạo trước ở kích thước hình ảnh 320: 

yolo segment predict model=yolov8n-seg.pt source='https://youtu.be/LNwODJXcvt4' imgsz=320

Xác thực mô hình phát hiện được đào tạo trước ở kích thước lô 1 và kích thước hình ảnh 640: 

yolo detect val model=yolov8n.pt data=coco8.yaml batch=1 imgsz=640

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:

Ví dụ

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


Đã tạo 2023-11-12, Cập nhật 2024-04-27
Tác giả: glenn-jocher (14), Burhan-Q (1), RizwanMunawar (1), AyushExel (1), Laughing-q (1), shuizhuyuanluo@126.com (1)

Ý kiến