YOLO Vision 2026：

探索#

Ultralytics Platform 的“探索”页面展示了来自社区的公共内容。你可以通过发现 数据集 和 项目 来获取灵感并进行学习。即使不登录，所有人也可以访问“探索”页面。

Ultralytics Platform Explore Datasets Tab Cards View

graph LR
    A[🔍 Browse Explore]:::start --> B[📥 Clone to Account]:::proc
    B --> C[✏️ Customize & Annotate]:::proc
    C --> D[🚀 Train Model]:::proc
    D --> E[🌐 Deploy Endpoint]:::out

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    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff
匿名访问

即使不登录，“探索”页面也能正常使用。匿名用户在侧边栏中看到的官方 Ultralytics 内容位于“Ultralytics”类别下，而非“我的项目”。若要克隆内容或创建自己的项目，你需要进行注册。

概述#

“探索”页面包含两个标签页：

  • 公共数据集：带有图像预览的社区训练数据
  • 公共项目：包含已训练模型的完整实验

官方的 Ultralytics 内容（例如 @ultralytics 项目和数据集）会被置顶在搜索结果顶部。

浏览内容#

标签页#

“探索”页面使用包含 Datasets（数据集）和 Projects（项目）标签的界面。每个标签页都有各自的搜索、排序和视图模式控件。

标签页描述
数据集用于训练的已标注图像集合（默认）
项目带有训练结果的有序模型集合

搜索与排序#

每个标签页都提供了一个搜索栏和排序选项：

Ultralytics Platform Explore Datasets Tab With Search

排序选项描述
星标社区星标数量（降序）
创建时间创建日期，按最新（默认）或最旧排序
名称按字母顺序，升序或降序
图像 / 模型图像数量（数据集）或模型数量（项目），按最多或最少排序

视图模式#

可在三种浏览视图模式之间切换：

模式描述
卡片带有缩略图的预览卡片网格
紧凑响应式网格中的小型卡片（2-3 列）
表格带有列的可排序表格

卡片模式和紧凑模式支持无限滚动以加载更多结果。

内容卡片#

每个项目都会显示：

Ultralytics Platform Explore Dataset And Project Cards

元素描述
图标具有自定义颜色的项目图标
名称项目标题
创建者作者头像和用户名
描述项目简短描述
模型计数项目中的模型数量
模型标签项目中的模型名称
星标计数社区星标数量

使用公共内容#

graph TD
    A[Find Content on Explore]:::start --> B{Content Type}:::decide
    B --> C[Dataset]:::proc
    B --> D[Project]:::proc
    B --> E[Model]:::proc
    C --> F[Clone Dataset]:::proc
    D --> G[Clone Project]:::proc
    E --> H[Download Model]:::proc
    E --> I[Clone Model]:::proc
    F --> J[Copy in Destination Workspace]:::out
    G --> K[Project Copy with Completed Models]:::out
    H --> L[.pt / Completed Exports]:::out
    I --> M[Copy to Your Project]:::proc
    J --> N[Edit, Annotate, Train]:::out
    K --> N
    M --> N

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    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

克隆数据集#

将公共数据集用于你的训练：

  1. 点击数据集以打开其详情页面
  2. 点击 Clone Dataset（克隆数据集）
  3. 检查目标工作区、名称、可见性和许可证
  4. 点击 Clone Dataset 以确认

Ultralytics Platform Explore Clone Dataset

克隆后的数据集属性
  • 克隆对话框让你能够检查目标、名称、可见性和许可证
  • 在默认可见性为公共的工作区中，公共数据集默认保持公共状态；Enterprise 工作区克隆默认设为私有
  • 你可以修改类别、标注和数据集拆分
  • 更改不会影响原始数据集
  • 图像字节会复用内容寻址存储（CAS），但克隆操作仍然会计入目标工作区的存储配额

请参阅 数据集 以了解如何管理和标注你克隆的数据集。

下载模型#

下载公共模型：

  1. 点击项目中的模型
  2. 点击下载图标下载其 PyTorch .pt 权重
  3. 打开导出标签页以下载任何已完成的可用导出内容

你也可以将该模型用于推理，或将其作为微调的起点：

# Use a downloaded model for inference
yolo predict model=path/to/downloaded-model.pt source=image.jpg

# Fine-tune on your own dataset
yolo train model=path/to/downloaded-model.pt data=my-dataset.yaml epochs=50

克隆模型#

将公共模型克隆到你的项目之一中：

  1. 点击项目中的模型
  2. 点击 Clone Model（克隆模型）
  3. 选择一个目标项目或创建一个新项目
  4. （可选）重命名模型
  5. 点击 Clone Model（克隆模型）进行确认

Ultralytics Platform Explore Clone Model Dialog

克隆与下载

克隆会将模型复制到平台上的一个项目中，以便进一步训练或部署。下载则会将模型文件保存到你的本地计算机。

克隆项目#

将公开项目复制到你的工作区：

  1. 点击项目以打开其详情页面
  2. 点击 Clone Project
  3. 检查目标、名称、可见性和许可证，然后点击 Clone Project

Ultralytics Platform Explore Clone Project 克隆的项目包含拥有模型文件的已完成模型。部署和导出内容不会被复制。其默认可见性遵循与数据集克隆相同的工作区规则。

请参阅 Projects 以了解如何在项目中整理模型。

官方 Ultralytics 内容#

官方 @ultralytics 内容会固定在 Explore 结果的顶部。它包含针对 YOLO26、YOLO11 以及早期模型版本的项目。打开一个项目即可查看其当前模型和支持的任务。

官方数据集包括基准数据集，如 coco8（8 张图像的 COCO 子集）、VOC、african-wildlife、dota8 以及其他常用的计算机视觉数据集。

官方模型快速入门

最快的入门方法是克隆一个官方 Ultralytics 项目，并使用预训练模型在自己的数据集上进行训练：

  1. 前往 Explore > Projects 标签页
  2. 找到来自 @ultralytics 的 YOLO26 项目
  3. 将其克隆到你的账户
  4. 以支持的格式上传你的数据集，并使用预训练检查点开始训练

用户资料#

点击创作者的用户名，即可查看其公开资料：platform.ultralytics.com/{username}。公开资料会显示：

Ultralytics Platform User Profile Public Content

部分内容
个人简介用户描述和所属公司
链接社交平台资料
关注者关注者数量
项目包含模型的公开项目
数据集公开数据集

关注用户#

点击任意用户个人资料上的关注按钮以关注或取消关注他们。关注者数量会显示在公开个人资料上。

公开你的内容#

让社区看到你的工作成果。公开内容会显示在 Explore 页面上，所有人（包括未登录用户）均可见。

graph LR
    A[Your Private Content]:::start --> B[Click Private Badge]:::proc
    B --> C[Confirm Make Public]:::proc
    C --> D[Appears on Explore Page]:::proc
    D --> E[Community Can Clone/Download]:::out

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

公开数据集#

  1. 前往你的数据集
  2. 点击顶部导航栏中的私有可见性徽章
  3. 查看警告并点击设为公开

公开项目#

  1. 前往你的项目
  2. 点击顶部导航栏中的私有可见性徽章
  3. 查看警告并点击设为公开
优质内容

在将内容公开之前：

  • 添加清晰、具有描述性的名称和说明
  • 在数据集设置中定义类别名称
  • 验证数据质量和标注准确性
  • 测试模型性能并包含训练指标
公开内容可见性

公开内容对互联网上的每个人可见，包括匿名用户。在公开数据集之前，请确保其中不包含敏感、私有或受版权保护的数据。你可以随时将可见性改回私有。

指南#

贡献公开内容时：

应该#

  • 提供有用、高质量的内容
  • 撰写清晰的描述
  • 包含相关的元数据
  • 回复提问
  • 注明数据来源

不应该#

  • 上传敏感/私有数据
  • 侵犯版权
  • 上传不当内容
  • 滥发低质量内容
  • 虚假陈述性能

分享内容#

点击任何公开项目、模型或数据集上的 Share 按钮即可进行分享。分享对话框提供了预填的社交平台文案和直接复制的链接。

嵌入小部件#

公开内容可以使用嵌入 URL 嵌入到外部网站：

内容嵌入 URL 格式
项目platform.ultralytics.com/embed/{username}/{project}
模型platform.ultralytics.com/embed/{username}/{project}/{model}
数据集platform.ultralytics.com/embed/{username}/datasets/{slug}

在 <iframe> 中使用这些 URL 来嵌入项目、模型或数据集的公共预览卡片。每个卡片都链接到 Platform 上的完整资源。

公开内容 URL#

平台上的公开内容使用简洁、易于分享的 URL：

内容URL 格式示例
个人资料platform.ultralytics.com/{username}platform.ultralytics.com/ultralytics
数据集platform.ultralytics.com/{username}/datasetsplatform.ultralytics.com/ultralytics/datasets
数据集platform.ultralytics.com/{username}/datasets/{slug}platform.ultralytics.com/ultralytics/datasets/coco
项目platform.ultralytics.com/{username}/{project}platform.ultralytics.com/ultralytics/yolo26
模型platform.ultralytics.com/{username}/{project}/{model}platform.ultralytics.com/ultralytics/yolo26/yolo26n
可分享链接

你可以直接分享任何公开内容的 URL。接收者无需登录即可查看内容。若要克隆或下载，他们需要拥有一个账号。

常见问题解答#

我可以将公开内容用于商业用途吗？#

检查单个项目、模型或数据集上显示的许可证。使用权限取决于该资源的许可证；当许可证未授予你所需权限时，请联系创建者。

我该如何举报不当内容？#

举报不当内容的步骤：

  1. 如果可以访问，请导航至包含该内容的公开页面（项目或数据集）
  2. 从侧边栏打开 Help 页面
  3. 选择 General 作为反馈类型
  4. 描述内容及问题，并包含该页面的链接
  5. 提交举报

如果内容已无法访问，请从任意页面使用 Help 页面，并尽可能详细地说明情况（URL、用户名或描述）。

我可以将公开内容重新设为私有吗？#

可以，你可以随时更改可见性：

  1. 打开项目或数据集
  2. 点击顶部导航栏中的公共可见性徽章
  3. 资源会立即变更为私有状态

现有的克隆版本不受影响。

贡献者
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