Cómo entrenar sus modelos personalizados con Ultralytics HUB

Nuvola Ladi

3 min leer

31 de mayo de 2024

Descubra cómo entrenar modelos YOLO personalizados sin esfuerzo con Ultralytics HUB. Esta guía paso a paso de la intuitiva plataforma ofrece una visión de la integración perfecta, el seguimiento en tiempo real y la formación en la nube.

En nuestro constante esfuerzo por la innovación impulsada por la IA, acompáñenos a conocer Ultralytics HUB, una plataforma diseñada para simplificar la formación de modelos YOLO personalizados de Ultralytics. Tanto si es un desarrollador experimentado como un principiante, Ultralytics HUB ofrece una experiencia perfecta para crear y gestionar modelos de visión por ordenador. Exploremos cómo entrenar sus modelos YOLO personalizados en tan solo unos clics.

¿Qué es Ultralytics HUB?

Ultralytics HUB es una plataforma integral diseñada para gestionar sus conjuntos de datos, proyectos y modelos, facilitando el entrenamiento y despliegue de modelos de aprendizaje automático. 

Se integra con varias plataformas, admite actualizaciones en tiempo real a través de su aplicación móvil (disponible tanto en Android como en iOS) y evoluciona continuamente con nuevas funciones. Para obtener más información técnica y un flujo de trabajo paso a paso, consulta nuestro artículo de Medium sobre cómo entrenar modelos de visión artificial en la nube.

Primeros pasos con Ultralytics HUB

Interfaz fácil de usar

Lo primero que notará en Ultralytics HUB es su intuitiva interfaz. La página de inicio facilita el acceso a los conjuntos de datos, proyectos, modelos e integraciones. Aunque todavía está en fase beta, la plataforma ya cuenta con una serie de potentes funciones.

Conjuntos de datos y modelos

Ultralytics HUB viene precargado con conjuntos de datos estándar como VOC, COCO y Simpsons, que se utilizan habitualmente para la evaluación comparativa. Estos conjuntos de datos son considerables: COCO incluye 80 clases y 140.000 imágenes. Sin embargo, la plataforma también admite conjuntos de datos más pequeños, lo que la hace ideal para usuarios de todos los niveles. Puede cargar su conjunto de datos personalizado o conectarse con herramientas externas como Roboflow para la anotación de imágenes y la preparación del conjunto de datos.

Crear un proyecto

Crear un nuevo proyecto en Ultralytics HUB es increíblemente sencillo. Aquí tienes una guía paso a paso para empezar:

  1. Cree un proyecto: Comience por nombrar su proyecto. Para este ejemplo, vamos a llamarlo "Detección de Objetos".
  2. Elija un conjunto de datos: Seleccione un conjunto de datos de las opciones disponibles. Para simplificar, utilizaremos el conjunto de datos Simpsons con 14.000 imágenes.
  3. Seleccione un modelo: Elija un modelo YOLO. Ultralytics HUB soporta varios modelos, incluyendo YOLOv5 y YOLOv8. Para este ejemplo, utilizaremos el modelo YOLOv8 nano.
  4. Ajuste los hiperparámetros: Ajuste parámetros como el número de épocas, el tamaño de la imagen y el tamaño del lote. También puede seleccionar si desea utilizar una GPU o una CPU y configurar las opciones de almacenamiento en caché.

Entrenamiento del modelo

Una vez configurado el proyecto, el entrenamiento del modelo está a un solo clic. Ultralytics HUB ofrece múltiples opciones de formación:

  • Entrenamiento local: Instale Ultralytics en su máquina local y ejecute el script de entrenamiento.
  • Google Colab: Abre un cuaderno de Google Colab preconfigurado con el código necesario. Esta opción no requiere codificación y se ejecuta sin problemas en la nube.
  • Nube HUB: Ultralytics HUB Cloud Training ofrece una solución sin código para el entrenamiento de modelos YOLO, perfecta para no codificadores y propietarios de empresas. El flujo de trabajo incluye la carga de conjuntos de datos, la selección de modelos y la configuración de instancias en la nube, lo que facilita la puesta a punto de modelos preentrenados y su exportación para diversas aplicaciones.

Para entrenar el modelo en Google Colab:

  1. Instale Ultralytics: Ejecute el comando para instalar Ultralytics en el bloc de notas.
  2. Configuración y clave API: Configure los ajustes e introduzca su clave API.
  3. Iniciar el entrenamiento: Ejecute los comandos de entrenamiento y su modelo comenzará a entrenarse.
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Fig. 1. Nicolai Nielsen explica cómo entrenar modelos en Ultralytics HUB.

Seguimiento de la formación

Ultralytics HUB proporciona un seguimiento en tiempo real del progreso del entrenamiento de su modelo. Puede supervisar métricas clave como la exactitud, la precisión, la recuperación y las funciones de pérdida. La plataforma también visualiza los datos de entrenamiento, lo que le permite ver cómo mejora su modelo con el tiempo.

Funciones avanzadas e integraciones

Formación en la nube e integración de RoboFlow

Ultralytics HUB ha introducido el entrenamiento en la nube, que permite a los usuarios entrenar modelos directamente en la nube sin necesidad de configuración local. La plataforma también se integra con Roboflow para anotar imágenes y preparar conjuntos de datos. Esta integración agiliza el flujo de trabajo desde la preparación de datos hasta la formación de modelos.

Aplicación móvil

La aplicación Ultralytics HUB lleva la detección de objetos en tiempo real a su dispositivo móvil. Utilizando modelos preentrenados, la aplicación puede detectar objetos del conjunto de datos COCO con gran precisión, funcionando a 30 fotogramas por segundo en un iPhone 14 Pro. Esta función es perfecta para probar modelos en situaciones reales y demostrar las capacidades de los modelos entrenados.

Conclusión

Ultralytics HUB cambia las reglas del juego en el mundo de la visión por ordenador, facilitando más que nunca el entrenamiento de modelos YOLO personalizados. Su interfaz fácil de usar, sus sólidas funciones y sus integraciones sin fisuras lo convierten en una herramienta imprescindible tanto para desarrolladores como para investigadores. Tanto si desea entrenar modelos localmente, en la nube o sobre la marcha con la aplicación móvil, Ultralytics HUB es la solución.

¿Por qué esperar? Sumérjase hoy mismo en Ultralytics HUB y libere el potencial de sus proyectos de aprendizaje automático con unos pocos clics.

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