Ultralytics HUB 集成

了解Ultralytics HUB 与各种平台和格式的集成。

数据集

在Ultralytics HUB 中无缝导入数据集进行模型训练。

在Ultralytics HUB 中导入数据集后，您就可以像使用 Ultralytics HUB 数据集一样在数据集上训练模型。

Roboflow

您可以在 Roboflow Ultralytics 数据集。

Ultralytics 带有Roboflow 提供商过滤器的数据集页面 HUB 截图

Ultralytics HUB支持两种类型的集成 Roboflow,Universe和Workspace。

宇宙

宇宙集成 RoboflowUniverse 集成可让您一次从Ultralytics HUB 中导入一个数据集。Roboflow.

进口

导出 Roboflow数据集时，请选择Ultralytics HUB 格式。此操作将重定向到 Ultralytics HUB 并触发 数据集导入对话框。

您可以通过点击 Roboflow单击 "导入"按钮即可导入数据集。

Ultralytics 数据集导入对话框的 HUB 截图，箭头指向导入按钮

接下来，在数据集上训练一个模型。

Ultralytics Roboflow Universe 数据集的数据集页面 HUB 截图，箭头指向 "训练模型 "按钮

移除

导航到要移除的 Roboflow数据集页面，打开数据集操作下拉菜单并单击删除选项。

Ultralytics Roboflow Universe 数据集的数据集页面 HUB 截图，箭头指向删除选项

提示

您可以直接从 Roboflow 数据集。

Ultralytics HUB 数据集页面截图，箭头指向Roboflow Universe 数据集之一的删除选项

工作空间

工作区集成 Roboflow工作区集成允许您将整个 Roboflow工作区集成，可将整个工作区一次性导入Ultralytics HUB。

进口

单击侧边栏中的集成按钮，导航至集成页面。

键入您的 Roboflow工作区私人 API 密钥，然后单击 "添加 "按钮。

提示

您可以单击 "获取我的 API 密钥"按钮，该按钮会将您重定向到您的 Roboflow工作区的设置。

Ultralytics 集成页面的 HUB 截图，其中一个箭头指向侧边栏的集成按钮，另一个箭头指向添加按钮

这将把您的Ultralytics HUB 账户与您的 Roboflow工作区，并使您的 Roboflow数据集在Ultralytics HUB 中可用。

Ultralytics 集成页面的 HUB 截图，箭头指向其中一个已连接的工作区

接下来，在数据集上训练一个模型。

Ultralytics Roboflow 工作区数据集页面的 HUB 截图，箭头指向训练模型按钮

移除

单击侧边栏中的集成按钮导航到集成页面，然后单击要移除的工作区的取消链接按钮。 Roboflow工作区的解除链接按钮。

Ultralytics 集成页面的 HUB 截图，箭头指向侧边栏中的集成按钮，箭头指向其中一个已连接工作区的取消链接按钮

提示

您可以直接从您的 Roboflow工作区的数据集页面直接删除已连接的工作区。 Roboflow工作区。

Ultralytics Roboflow Workspace 数据集页面的 HUB 截图，箭头指向删除选项

提示

您可以直接从数据集页面移除已连接的 Roboflow工作区。

Ultralytics 数据集页面的 HUB 截图，箭头指向Roboflow Workspace 数据集之一的删除选项

机型

出口

训练模型后，可将其导出为 13 种不同的格式，包括ONNX,OpenVINO,CoreML 、 TensorFlowPaddle 等多种格式。

Ultralytics 模型页面内部署选项卡的 HUB 截图，箭头指向导出卡和所有导出格式

可用的导出格式如下表所示。

格式	`format` 论据	模型	元数据	论据
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 轻型	`tflite`	`yolo11n.tflite`	✅	`imgsz`, `half`, `int8`, `batch`
TF 边缘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`
IMX500	`imx`	`yolov8n_imx_model/`	✅	`imgsz`, `int8`