综合教程Ultralytics YOLO

Welcome to the Ultralytics' YOLO 🚀 Guides! Our comprehensive tutorials cover various aspects of the YOLO object detection model, ranging from training and prediction to deployment. Built on PyTorch, YOLO stands out for its exceptional speed and accuracy in real-time object detection tasks.

Whether you're a beginner or an expert in deep learning, our tutorials offer valuable insights into the implementation and optimization of YOLO for your computer vision projects. Let's dive in!

观看： Ultralytics YOLO11 Guides Overview

指南

以下是一份深度指南汇编，帮助您掌握Ultralytics YOLO 的各个方面。

• YOLO 常见问题⭐ 推荐：使用Ultralytics YOLO 型号时最常遇到问题的实用解决方案和故障排除提示。
• YOLO Performance Metrics ⭐ ESSENTIAL: Understand the key metrics like mAP, IoU, and F1 score used to evaluate the performance of your YOLO models. Includes practical examples and tips on how to improve detection accuracy and speed.
• Model Deployment Options: Overview of YOLO model deployment formats like ONNX, OpenVINO, and TensorRT, with pros and cons for each to inform your deployment strategy.
• K 折交叉验证🚀 新内容：了解如何使用 K 折交叉验证技术提高模型的泛化能力。
• 超参数调整🚀 新功能：了解如何使用调整器类和遗传进化算法微调超参数，从而优化YOLO 模型。
• SAHI Tiled Inference 🚀 NEW: Comprehensive guide on leveraging SAHI's sliced inference capabilities with YOLO11 for object detection in high-resolution images.
• AzureML Quickstart 🚀 NEW: Get up and running with Ultralytics YOLO models on Microsoft's Azure Machine Learning platform. Learn how to train, deploy, and scale your object detection projects in the cloud.
• Conda Quickstart🚀 新内容：为Ultralytics 设置Conda环境的分步指南。了解如何通过 Conda 安装并开始高效使用Ultralytics 软件包。
• Docker Quickstart🚀 新内容：使用Docker 设置和使用Ultralytics YOLO 模型的完整指南。了解如何安装 Docker、管理GPU 支持，以及如何在隔离的容器中运行YOLO 模型，以实现一致的开发和部署。
• Raspberry Pi🚀 新：运行YOLO 模型到最新 Raspberry Pi 硬件的快速入门教程。
• NVIDIA Jetson🚀 新：在NVIDIA Jetson 设备上部署YOLO 模型的快速入门指南。
• NVIDIA Jetson上的 DeepStream🚀 新：使用 DeepStream 和TensorRT 在NVIDIA Jetson 设备上部署YOLO 模型的快速入门指南。
• Triton Inference Server Integration 🚀 NEW: Dive into the integration of Ultralytics YOLO11 with NVIDIA's Triton Inference Server for scalable and efficient deep learning inference deployments.
• YOLO 线程安全推断🚀 新内容：以线程安全的方式使用YOLO 模型执行推断的指南。了解线程安全的重要性以及防止竞赛条件和确保一致预测的最佳实践。
• 隔离分割对象🚀 新功能：逐步说明和解释如何使用Ultralytics Segmentation 从图像中提取和/或隔离对象。
• Raspberry Pi 上的边缘TPU ： Google EdgeTPU加速了Raspberry Pi 上的YOLO 推断。
• 在终端中查看推理图像：使用远程隧道或 SSH 会话时，使用 VSCode 的集成终端查看推理结果。
• OpenVINO 延迟与吞吐量模式- 学习延迟和吞吐量优化技术，以达到YOLO 推理的峰值性能。
• 计算机视觉项目的步骤 🚀 新内容：了解计算机视觉项目的关键步骤，包括确定目标、选择模型、准备数据和评估结果。
• 定义计算机视觉项目的目标🚀 新内容：了解如何有效地为计算机视觉项目定义清晰、可衡量的目标。了解定义明确的问题陈述的重要性，以及如何为项目创建路线图。
• 数据收集和注释🚀 新内容：探索收集和注释数据的工具、技术和最佳实践，为计算机视觉模型创建高质量输入。
• Preprocessing Annotated Data 🚀 NEW: Learn about preprocessing and augmenting image data in computer vision projects using YOLO11, including normalization, dataset augmentation, splitting, and exploratory data analysis (EDA).
• Tips for Model Training 🚀 NEW: Explore tips on optimizing batch sizes, using mixed precision, applying pre-trained weights, and more to make training your computer vision model a breeze.
• 关于模型评估和微调的见解🚀 新内容：深入了解评估和微调计算机视觉模型的策略和最佳实践。了解完善模型以获得最佳结果的迭代过程。
• 模型测试指南🚀 新内容：在现实环境中测试计算机视觉模型的详尽指南。了解如何根据项目目标验证准确性、可靠性和性能。
• 模型部署的最佳实践🚀 新内容：介绍在计算机视觉项目中高效部署模型的技巧和最佳实践，重点关注优化、故障排除和安全性。
• 维护计算机视觉模型🚀 新内容：了解监控、维护和记录计算机视觉模型的关键做法，以保证准确性、发现异常并减少数据漂移。
• ROS 快速入门🚀 新内容：了解如何将YOLO 与机器人操作系统 (ROS) 相集成，用于机器人应用中的实时目标检测，包括点云和深度图像。

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常见问题

如何使用Ultralytics YOLO 训练自定义对象检测模型？

使用Ultralytics YOLO 训练自定义对象检测模型非常简单。首先以正确的格式准备数据集，并安装Ultralytics 软件包。使用以下代码启动训练：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo11n.pt")  # Load a pre-trained YOLO model
model.train(data="path/to/dataset.yaml", epochs=50)  # Train on custom dataset

yolo task=detect mode=train model=yolo11n.pt data=path/to/dataset.yaml epochs=50

有关详细的数据集格式和其他选项，请参阅我们的《模型训练提示》指南。

我应该使用哪些性能指标来评估我的YOLO 模型？

Evaluating your YOLO model performance is crucial to understanding its efficacy. Key metrics include Mean Average Precision (mAP), Intersection over Union (IoU), and F1 score. These metrics help assess the accuracy and precision of object detection tasks. You can learn more about these metrics and how to improve your model in our YOLO Performance Metrics guide.

为什么要使用Ultralytics HUB 进行计算机视觉项目？

Ultralytics HUB 是一个无代码平台，可简化YOLO 模型的管理、培训和部署。它支持无缝集成、实时跟踪和云培训，是初学者和专业人士的理想选择。通过我们的Ultralytics HUB 快速入门指南，了解有关其功能以及如何简化工作流程的更多信息。

YOLO 模型培训过程中会遇到哪些常见问题，如何解决？

Common issues during YOLO model training include data formatting errors, model architecture mismatches, and insufficient training data. To address these, ensure your dataset is correctly formatted, check for compatible model versions, and augment your training data. For a comprehensive list of solutions, refer to our YOLO Common Issues guide.

如何在边缘设备上部署YOLO 模型进行实时物体检测？

在NVIDIA Jetson 和 Raspberry Pi 等边缘设备上部署YOLO 模型需要将模型转换为TensorRT 或 TFLite 等兼容格式。请按照我们的NVIDIA Jetson 和 Raspberry Pi部署分步指南，开始在边缘硬件上进行实时对象检测。这些指南将指导您完成安装、配置和性能优化。

📅 Created 1 year ago ✏️ Updated 1 month ago

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