在 GitHub 上编辑页面 (EN)

探索

Ultralytics Platform Explore 页面展示了来自社区的公共内容。你可以探索 数据集 和 项目 以获取灵感和进行学习。即使不登录，每个人也都可以访问 Explore 页面。

Ultralytics Platform Explore Datasets Tab Cards View

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

    style A fill:#4CAF50,color:#fff
    style B fill:#2196F3,color:#fff
    style C fill:#FF9800,color:#fff
    style D fill:#9C27B0,color:#fff
    style E fill:#E91E63,color:#fff
匿名访问

Explore 页面无需登录即可使用。匿名用户在侧边栏中看到的官方 Ultralytics 内容位于“Ultralytics”下，而不是“我的项目”。若要克隆内容或创建自己的内容，你需要注册。

概述

Explore 页面包含两个选项卡：

  • 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 Ultralytics 内容（例如 @ultralytics 项目和数据集）会被置顶在搜索结果上方。

浏览内容

选项卡

Explore 页面使用带有 Datasets（数据集）和 Projects（项目）选项卡的界面。每个选项卡都有自己的搜索、排序和视图模式控件。

选项卡描述
数据集用于训练的已标注图像集（默认）
项目包含训练结果的有组织的模型集

搜索与排序

每个选项卡都提供搜索栏和排序选项：

Ultralytics Platform Explore Datasets Tab With Search

排序选项描述
最多收藏社区收藏数最多的内容（默认）
最新发布最近创建的
最早发布按从旧到新排序
名称 A-Z按字母顺序升序
名称 Z-A按字母顺序降序
图像最多图像最多（数据集）或模型最多（项目）
图像最少图像最少（数据集）或模型最少（项目）

视图模式

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较小卡片（2-3 列）
表格带有列的可排序表格

卡片视图和紧凑视图支持无限滚动以加载更多结果。

内容卡片

每个项目显示：

Ultralytics Platform Explore Dataset And Project Cards

元素描述
图标带有自定义颜色的项目图标
Name（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
模型数量项目中的模型数量
模型标签项目中的模型名称
可见性徽章公共或私有指示器（私有项目显示锁图标）
收藏数社区收藏的数量

使用公共内容

graph TD
    A[Find Content on Explore] --> B{Content Type}
    B --> C[Dataset]
    B --> D[Project]
    B --> E[Model]
    C --> F[Clone Dataset]
    D --> G[Clone Project]
    E --> H[Download Model]
    E --> I[Clone Model]
    F --> J[Private Copy in Your Account]
    G --> K[Private Copy with All Models]
    H --> L[.pt / ONNX / Other Formats]
    I --> M[Copy to Your Project]
    J --> N[Edit, Annotate, Train]
    K --> N
    M --> N

克隆数据集

使用公共数据集进行训练：

  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. 数据集即会复制到你的帐户中

Ultralytics Platform Explore Clone Dataset

克隆的数据集属性
  • 克隆的数据集默认是私有的
  • 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
  • 图像使用内容寻址存储 (CAS) 进行去重——克隆过程非常快，而且不会占用双倍存储空间

请参阅 Datasets 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. 点击项目内的模型
  2. 点击下载图标
  3. 选择格式（PT、ONNX 等）

你也可以使用该模型进行推理或作为微调的起点：

# 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某个项目中：

  1. 点击项目内的模型
  2. 点击 Clone Model（克隆模型）
  3. 选择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 Platform 上的项目中，以便进行后续训练或部署。下载会将模型文件保存到你的本地机器。

克隆项目

将公共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（克隆项目）
  3. 项目连同所有模型会复制到你的帐户中

Ultralytics Platform Explore Clone Project

请参阅 Projects 以了解如何组织项目中的模型。

官方 Ultralytics 内容

官方 @ultralytics 内容被置顶在 Explore 页面的顶部。这包括：

项目描述模型任务
YOLO262026 年 1 月最新发布25 个模型（5 种尺寸 × 5 种任务）detect, segment, pose, OBB, classify
YOLO11当前稳定版本25 个模型（5 种尺寸 × 5 种任务）detect, segment, pose, OBB, classify
YOLOv8上一代20+ 个模型（5 种尺寸 × 4 类任务）检测、分割、姿态估计、分类
YOLOv5经典版本，应用广泛15+ 个模型检测、分割、分类

官方数据集包括像 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等基准数据集。

官方模型快速入门

开始使用的最快方法是克隆一个官方的 Ultralytics 项目，并使用预训练模型在你的数据集上进行训练：

  1. 转到 Explore > Projects 选项卡
  2. 找到来自 @ultralytics 的 YOLO26 项目
  3. 将其克隆到你的账户
  4. 以上传 支持的格式 的方式上传你的数据集，并开始使用预训练检查点进行训练

用户资料

点击创作者的用户名，即可在 platform.ultralytics.com/{username} 查看他们的公开资料。公开资料显示：

Ultralytics Platform User Profile Public Content

版块内容
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

点击任何用户资料上的 Follow 按钮即可关注他们。关注功能有助于你从感兴趣的创作者那里发现新内容。你的关注者数量会显示在你的个人资料中。

公开你的内容

让社区能够使用你的工作成果。公开内容会出现在 Explore 页面上，并对所有人可见，包括未登录的用户。

graph LR
    A[Your Private Content] --> B[Edit Settings]
    B --> C[Set Visibility: Public]
    C --> D[Appears on Explore Page]
    D --> E[Community Can Clone/Download]

公开数据集

  1. 转到你的数据集页面
  2. 打开操作菜单（三个点）
  3. 点击 Edit
  4. 将可见性设置为 Public
  5. 点击 Save

公开项目

  1. 转到你的项目页面
  2. 打开操作菜单（三个点）
  3. 点击 Edit
  4. 将可见性设置为 Public
  5. 点击 Save
优质内容

在将内容公开之前，请确保：

  • 添加清晰、描述性的名称和说明
  • 在数据集设置中定义类名
  • 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
公开内容的可见性

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，请确保它不包含敏感、私密或受版权保护的数据。你可以随时将可见性改回私有。

指南

贡献公开内容时请遵循以下原则：

建议

  • 提供有用且高质量的内容
  • 撰写清晰的描述
  • 包含相关的元数据
  • 回答提问
  • 注明数据来源

不建议

  • 请勿上传敏感/私密数据
  • 请勿侵犯版权
  • 请勿上传不当内容
  • 请勿发布低质量的垃圾内容
  • 请勿歪曲性能表现

分享内容

点击任何公开项目、模型或数据集上的 Share 按钮即可分享。分享对话框提供了预填好的社交平台文本和一个直接复制的链接。

嵌入组件

公开内容可以使用嵌入 URL 嵌入到外部网站中：

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，即可在你的网站上嵌入交互式项目视图、模型预测组件或数据集查看器。

公开内容的 URL

平台上的公开内容使用简洁、可分享的 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。若要进行克隆或下载，则需要注册账户。

常见问题 (FAQ)

我可以将公开内容用于商业用途吗？

请检查各个内容的许可证。大多数社区内容适用于：

  • 研究和教育
  • 个人项目
  • 非商业用途

商业许可请联系创作者。

如何举报不当内容？

举报不当内容的步骤：

  1. 导航至包含该内容的公开页面（项目或数据集），如果可以访问的话
  2. 从侧边栏打开 Help 页面
  3. 选择 General 作为反馈类型
  4. 描述该内容和相关问题，包括页面的链接
  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，并提供尽可能多的详细信息（URL、用户名或描述）。

我们的团队会在 24-48 小时内审核举报。

我可以将公开内容重新设为私有吗？

是的，你可以随时更改可见性：

  1. 打开内容设置
  2. 将可见性更改为 Private
  3. 保存更改

现有的克隆项目不受影响。

如何让我的内容被推荐？

被推荐的内容是基于以下标准选出的：

  • 质量与实用性
  • 社区参与度
  • 新颖性与趣味性
  • 清晰的文档

无需申请流程——只需创作出色的内容即可！

Contributors
在 GitHub 上编辑页面 (EN)
GLglenn-jocher9MYmykolaxboiko1SEsergiuwaxmann1

评论