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Ultralytics HUB

👋 Ultralytics 团队向您问好!在过去的几个月里,我们一直努力推出 Ultralytics HUB,这是一个新的 Web 工具,用于在一个地方训练和部署您所有的 YOLOv5、YOLOv8 和 YOLO11 🚀 模型!

我们希望这里的资源能帮助您充分利用 HUB。请浏览 HUB 文档了解详情,在 GitHub 上提出问题以获得支持,并加入我们的 Discord 社区进行提问和讨论!


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简介

Ultralytics HUB 的设计用户友好且直观,允许用户快速上传其数据集并训练新的 YOLO 模型。它还提供了一系列预训练模型可供选择,使用户可以非常轻松地入门。模型训练完成后,可以在 Ultralytics HUB App 中轻松预览,然后再部署用于实时分类、目标检测实例分割 任务。


观看: 如何使用 Ultralytics HUB 在自定义数据集上训练 Ultralytics YOLO11 | HUB 数据集 🚀

我们希望这里的资源能帮助您充分利用 HUB。请浏览 HUB 文档了解详情,在 GitHub 上提出问题以获得支持,并加入我们的 Discord 社区进行提问和讨论!

  • 快速入门:在几秒钟内开始训练和部署模型。
  • 数据集:了解如何准备和上传您的数据集。
  • 项目:将您的模型分组到项目中,以改进组织。
  • 模型:训练模型并将其导出为各种格式以进行部署。
  • Pro:通过成为 Pro 用户来提升您的体验。
  • 云端训练:了解如何使用我们的云端训练解决方案来训练模型。
  • 推理 API:了解如何使用我们的推理 API。
  • 团队:与您的团队轻松协作。
  • 集成:探索不同的集成选项。
  • Ultralytics HUB App:了解 Ultralytics HUB App,它允许您直接在移动设备上运行模型。
    • iOS:探索 iPhone 和 iPad 上的 CoreML 加速。
    • Android:探索 Android 设备上的 TFLite 加速。

常见问题

如何开始使用 Ultralytics HUB 训练 YOLO 模型?

要开始使用 Ultralytics HUB,请按照以下步骤操作:

  1. 注册:Ultralytics HUB 上创建一个帐户。
  2. 上传数据集: 导航到数据集部分以上传您的自定义数据集。
  3. 训练模型: 转到模型部分,然后选择一个预训练的 YOLOv5、YOLOv8 或 YOLO11 模型以开始训练。
  4. 部署模型: 训练完成后,使用 Ultralytics HUB App 预览和部署您的模型以执行实时任务。

有关详细指南,请参阅快速入门页面。

与其他 AI 平台相比,使用 Ultralytics HUB 有哪些优势?

Ultralytics HUB 提供了几个独特的优势:

  • 用户友好的界面: 直观的设计,便于数据集上传和模型训练。
  • 预训练模型: 访问各种预训练的 YOLO 模型,包括 YOLOv5、YOLOv8 和 YOLO11。
  • 云端训练: 无缝的云端训练功能,详见云端训练页面。
  • 实时部署: 使用 Ultralytics HUB App 轻松部署模型以进行实时应用。
  • 团队协作: 通过团队功能与您的团队高效协作。
  • 无代码解决方案: 无需编写任何代码即可训练和部署高级计算机视觉模型。

在我们的 Ultralytics HUB 博客 中了解更多关于优势的信息。

我可以在移动设备上使用 Ultralytics HUB 进行目标检测吗?

是的,Ultralytics HUB 支持移动设备上的目标检测。您可以使用 Ultralytics HUB 应用程序在 iOS 和 Android 设备上运行 YOLO 模型。更多详情:

  • iOS:iOS 部分了解有关 iPhone 和 iPad 上的 CoreML 加速的信息。
  • Android:Android 部分探索 Android 设备上的 TFLite 加速。

如何在 Ultralytics HUB 中管理和组织我的项目?

Ultralytics HUB 允许您高效地管理和组织您的项目。您可以将您的模型分组到项目中,以便更好地组织。要了解更多信息:

  • 请访问项目页面,获取关于创建、编辑和管理项目的详细说明。
  • 使用团队功能与团队成员协作并共享资源。

Ultralytics HUB 有哪些集成可用?

Ultralytics HUB 提供与各种平台的无缝集成,以增强您的机器学习工作流程。一些关键集成包括:

  • Roboflow: 用于数据集管理和模型训练。在“集成”页面上了解更多信息。
  • Google Colab: 使用 Google Colab 的云环境高效地训练模型。详细步骤可在 Google Colab 部分中找到。
  • Weights & Biases: 用于增强的实验跟踪和可视化。探索 Weights & Biases 集成。

有关集成的完整列表,请参阅集成页面。



📅 创建于 1 年前 ✏️ 更新于 4 个月前

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