Ultralytics 枢纽

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来自 Ultralytics团队的问候！在过去的几个月里，我们一直在努力推出Ultralytics HUB，这是一个新的网络工具，可以从一个地方培训和部署您的所有 YOLOv5 和YOLOv8 🚀 模型！

我们希望这里的资源能帮助你充分利用 HUB。请浏览 HUB文档了解详情，在GitHub上提出问题寻求支持，并加入我们的Discord社区提问和讨论！

导言

Ultralytics HUB is designed to be user-friendly and intuitive, allowing users to quickly upload their datasets and train new YOLO models. It also offers a range of pre-trained models to choose from, making it extremely easy for users to get started. Once a model is trained, it can be effortlessly previewed in the Ultralytics HUB App before being deployed for real-time classification, object detection, and instance segmentation tasks.

观看： 使用Ultralytics HUB，只需点击几下即可训练您的自定义YOLO 模型

我们希望这里的资源能帮助你充分利用 HUB。请浏览 HUB文档了解详情，在GitHub上提出问题寻求支持，并加入我们的Discord社区提问和讨论！

• 快速启动:几秒钟内即可开始培训和部署模型。
• 数据集:了解如何准备和上传数据集。
• 项目:将模型归类到项目中，以便更好地组织。
• 机型:训练模型并将其导出为各种格式以便部署。
• 专业:成为专业用户，提升您的使用体验。
• 云培训:了解如何使用我们的云培训解决方案训练模型。
• 推理应用程序接口:了解如何使用我们的推理 API。
• 团队:与团队轻松协作。
• 集成:探索不同的集成选项。
• Ultralytics HUB 应用程序:了解Ultralytics HUB 应用程序，它可以让您直接在移动设备上运行模型。
  • iOS:探索CoreML 加速技术在 iPhone 和 iPad 上的应用。
  • Android:在Android 设备上探索 TFLite 加速。

常见问题

如何开始使用Ultralytics HUB 培训YOLO 模型？

要开始使用Ultralytics HUB，请按照以下步骤操作：

1. 注册：在Ultralytics HUB 上创建账户。
2. 上传数据集：导航至数据集部分，上传您的自定义数据集。
3. 训练模型：转到模型部分，选择一个预先训练好的YOLOv5 或YOLOv8 模型开始训练。
4. 部署模型：训练完成后，使用Ultralytics HUB 应用程序预览和部署模型，以执行实时任务。

有关详细指南，请参阅快速入门页面。

与其他人工智能平台相比，使用Ultralytics HUB 有什么好处？

Ultralytics HUB有几个独特的优势：

• 用户友好界面：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YOLOv5 和YOLOv8 模型。
• 云培训：无缝云培训功能，详见云培训页面。
• 实时部署：使用Ultralytics HUB App 为实时应用轻松部署模型。
• 团队协作：通过团队功能与团队高效协作。

如需了解更多优势，请访问Ultralytics HUB 博客。

能否使用Ultralytics HUB 在移动设备上进行物体检测？

是的，Ultralytics HUB 支持移动设备上的对象检测。您可以使用Ultralytics HUB App 在iOS 和Android 设备上运行YOLOv5 和YOLOv8 模型。更多详情：

• iOS:了解有关 iPhone 和 iPad 上CoreML 加速的信息，请访问 iOS部分。
• Android:在Android 设备上探索 TFLite 加速。 Android部分。

如何在Ultralytics HUB 中管理和组织我的项目？

Ultralytics HUB 允许您有效地管理和组织项目。您可以将模型分组到项目中，以便更好地组织。了解更多信息：

• 访问项目页面，了解创建、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 有哪些集成功能？

Ultralytics HUB offers seamless integrations with various platforms to enhance your machine learning workflows. Some key integrations include:

• Roboflow:用于数据集管理和模型训练。在集成页面了解更多信息。
• Google Colab：使用Google Colab 的云环境高效训练模型。详细步骤请参见Google Colab 部分。
• Weights & Biases:用于增强实验跟踪和可视化。探索 Weights & Biases整合。

有关集成的完整列表，请参阅集成页面。

📅 Created 11 months ago ✏️ Updated 16 days ago

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