Как обучать свои модели с помощью Ultralytics HUB

Поскольку мы постоянно стремимся к инновациям в области ИИ, присоединяйся к нам, чтобы поближе познакомиться с Ultralytics HUB — платформой, созданной для упрощения обучения собственных моделей Ultralytics YOLO. Независимо от того, опытный ты разработчик или новичок, Ultralytics HUB предлагает удобный опыт для создания и управления моделями компьютерного зрения. Давай разберемся, как обучить свои модели YOLO всего в несколько кликов.

Link to this sectionЧто такое Ultralytics HUB?#

Ultralytics HUB — это комплексная платформа для работы с твоими датасетами, проектами и моделями, которая упрощает процесс обучения и развертывания моделей машинного обучения.

Она интегрируется с различными платформами, поддерживает обновления в режиме реального времени через мобильное приложение (доступно на Android и iOS) и постоянно развивается, обрастая новыми функциями. Больше технических подробностей и пошаговое руководство ты найдешь в нашей статье на Medium о том, как обучать модели компьютерного зрения в облаке.

Link to this sectionНачало работы с Ultralytics HUB#

Link to this sectionДружелюбный интерфейс#

Первое, что ты заметишь в Ultralytics HUB, — это интуитивно понятный интерфейс. На главной странице есть быстрый доступ к датасетам, проектам, моделям и интеграциям. Несмотря на то, что платформа всё еще находится в стадии бета-тестирования, она уже может похвастаться рядом мощных функций.

Link to this sectionДатасеты и модели#

В Ultralytics HUB предустановлены стандартные датасеты, такие как VOC, COCO и Simpsons, которые часто используются для бенчмаркинга. Эти наборы данных довольно внушительны: например, в COCO 80 классов и 140 000 изображений. Однако платформа также поддерживает небольшие датасеты, что делает ее идеальной для пользователей любого уровня. Ты можешь загрузить свой собственный датасет или подключиться к внешним инструментам, таким как Roboflow, для разметки изображений и подготовки данных.

Link to this sectionСоздание проекта#

Создать новый проект в Ultralytics HUB очень просто. Вот пошаговая инструкция, которая поможет тебе начать:

1. Создай проект: Начни с того, что дай название своему проекту. Для этого примера давай назовем его "Object Detection".
2. Выбери датасет: Выбери датасет из доступных вариантов. Для простоты мы будем использовать датасет Simpsons с 14 000 изображений.
3. Выбери модель: Выбери модель YOLO. Ultralytics HUB поддерживает различные модели, включая YOLOv5 и YOLOv8. В этом примере мы будем использовать модель YOLOv8 nano.
4. Настрой гиперпараметры: Отрегулируй настройки, такие как количество эпох, размер изображения и размер пакета (batch size). Ты также можешь выбрать использование GPU или CPU и настроить параметры кэширования.

Link to this sectionОбучение модели#

Как только проект настроен, обучение модели запускается в один клик. Ultralytics HUB предлагает несколько вариантов обучения:

• Локальное обучение: Установи Ultralytics на свой компьютер и запусти скрипт обучения.
• Google Colab: Открой блокнот Google Colab, заранее настроенный с необходимым кодом. Этот вариант не требует написания кода и работает прямо в облаке.
• HUB Cloud: Облачное обучение Ultralytics HUB предлагает решение без кода для тренировки моделей YOLO, что идеально подходит для тех, кто не пишет код, и для владельцев бизнеса. Рабочий процесс включает загрузку датасета, выбор модели и настройку облачного инстанса, что упрощает дообучение предобученных моделей и их экспорт для различных приложений.

Чтобы обучить модель в Google Colab:

1. Установи Ultralytics: Запусти команду для установки Ultralytics в ноутбуке.
2. Настройка и API Key: Выполни настройку и введи свой API Key.
3. Начни обучение: Выполни команды для обучения, и твоя модель начнет тренироваться.

Рис. 1. Николай Нильсен показывает, как обучать модели в Ultralytics HUB.

Link to this sectionОтслеживание процесса обучения#

Ultralytics HUB предоставляет отслеживание процесса обучения твоей модели в реальном времени. Ты можешь контролировать ключевые метрики, такие как точность (accuracy), прецизионность (precision), полнота (recall) и функции потерь (loss). Платформа также визуализирует данные обучения, позволяя тебе видеть, как твоя модель улучшается со временем.

Link to this sectionРасширенные функции и интеграции#

Link to this sectionОблачное обучение и интеграция с Roboflow#

В Ultralytics HUB появилось облачное обучение, позволяющее пользователям тренировать модели прямо в облаке без локальной настройки. Платформа также интегрируется с Roboflow для разметки изображений и подготовки датасетов. Эта интеграция упрощает рабочий процесс от подготовки данных до обучения модели.

Link to this sectionМобильное приложение#

Приложение Ultralytics HUB позволяет использовать обнаружение объектов в реальном времени прямо на твоем мобильном устройстве. Используя предобученные модели, приложение может распознавать объекты из датасета COCO с высокой точностью, работая со скоростью 30 кадров в секунду на iPhone 14 Pro. Эта функция идеально подходит для тестирования моделей в реальных условиях и демонстрации возможностей твоих обученных моделей.

Link to this sectionЗаключение#

Ultralytics HUB — это прорыв в мире компьютерного зрения, делающий обучение собственных моделей YOLO проще, чем когда-либо. Удобный интерфейс, мощные функции и бесшовная интеграция делают его незаменимым инструментом как для разработчиков, так и для исследователей. Хочешь ли ты обучать модели локально, в облаке или на ходу с помощью мобильного приложения — Ultralytics HUB позаботится об этом.

Так зачем ждать? Погружайся в Ultralytics HUB уже сегодня и раскрой потенциал своих проектов по машинному обучению всего за пару кликов!