Как обучать пользовательские модели с помощью Ultralytics HUB

Поскольку мы постоянно стремимся к инновациям, основанным на искусственном интеллекте, присоединяйтесь к нам, чтобы поближе познакомиться с Ultralytics HUB, платформой, разработанной для упрощения обучения пользовательских моделей Ultralytics YOLO. Независимо от того, являетесь ли вы опытным разработчиком или новичком, Ultralytics HUB предлагает удобный опыт для создания и управления моделями компьютерного зрения. Давайте узнаем, как обучать пользовательские модели YOLO всего за несколько кликов.

Что такое Ultralytics HUB?

Ultralytics HUB - это комплексная платформа, предназначенная для работы с вашими наборами данных, проектами и моделями, облегчающая обучение и развертывание моделей машинного обучения. 

Он интегрируется с различными платформами, поддерживает обновления в режиме реального времени через мобильное приложение (доступно на Android и iOS) и постоянно развивается, предлагая новые функции. Более подробную техническую информацию и пошаговую схему работы вы найдете в нашей статье на Medium о том, как обучать модели компьютерного зрения в облаке.

Начало работы с Ultralytics HUB

Удобный интерфейс

Первое, что вы заметите в Ultralytics HUB, - это интуитивно понятный интерфейс. Главная страница обеспечивает легкий доступ к наборам данных, проектам, моделям и интеграциям. Несмотря на то, что платформа еще находится в стадии бета-версии, она уже может похвастаться рядом мощных функций.

Наборы данных и модели

Ultralytics HUB поставляется с предварительно загруженными стандартными наборами данных, такими как VOC, COCO и Simpsons, которые обычно используются для бенчмаркинга. Эти наборы данных весьма обширны, например, COCO содержит 80 классов и 140 000 изображений. Однако платформа поддерживает и меньшие наборы данных, что делает ее идеальной для пользователей любого уровня. Вы можете загрузить свой собственный набор данных или подключить внешние инструменты, такие как Roboflow, для аннотирования изображений и подготовки наборов данных.

Создание проекта

Создать новый проект в Ultralytics HUB невероятно просто. Вот пошаговое руководство, которое поможет вам начать:

1. Создайте проект: Начните с присвоения имени проекту. Для этого примера назовем его "Обнаружение объектов".
   ‍
2. Выберите набор данных: Выберите набор данных из доступных вариантов. Для простоты мы будем использовать набор данных Simpsons с 14 000 изображений.
   ‍
3. Выберите модель: Выберите модель YOLO. Ultralytics HUB поддерживает различные модели, включая YOLOv5 и YOLOv8. В данном примере мы остановимся на модели YOLOv8 nano.
   ‍
4. Настройте гиперпараметры: Настройте такие параметры, как количество эпох, размер изображения и размер партии. Вы также можете выбрать, использовать ли GPU или CPU, и настроить параметры кэширования.

Обучение модели

После настройки проекта обучение модели займет всего один клик. Ultralytics HUB предлагает несколько вариантов обучения:

• Локальное обучение: Установите Ultralytics на локальную машину и запустите сценарий обучения.
  ‍
• Google Colab: Откройте блокнот Google Colab, предварительно сконфигурированный с необходимым кодом. Этот вариант не требует кодирования и работает без проблем в облаке.
  ‍
• HUB Cloud: Облачное обучение Ultralytics HUB Cloud Training предлагает решение для обучения моделей YOLO без использования кода, идеально подходящее для тех, кто не занимается кодированием, и владельцев бизнеса. Рабочий процесс включает в себя загрузку набора данных, выбор модели и настройку облачного экземпляра, что упрощает тонкую настройку предварительно обученных моделей и их экспорт для различных приложений.

Для обучения модели в Google Colab:

1. Установите Ultralytics: Выполните команду для установки Ultralytics в ноутбук.
   ‍
2. Настройка и ключ API: Настройте параметры и введите свой ключ API.
   ‍
3. Начните обучение: Выполните команды обучения, и ваша модель начнет обучение.

Контроль за ходом обучения

Ultralytics HUB позволяет отслеживать ход обучения модели в режиме реального времени. Вы можете отслеживать такие ключевые показатели, как точность, прецизионность, отзыв и функции потерь. Платформа также визуализирует данные обучения, позволяя вам видеть, как улучшается ваша модель с течением времени.

Расширенные возможности и интеграция

Обучение в облаке и интеграция с RoboFlow

Ultralytics HUB представила облачное обучение, позволяющее пользователям обучать модели непосредственно в облаке без локальной настройки. Платформа также интегрируется с Roboflow для аннотирования изображений и подготовки наборов данных. Эта интеграция упрощает рабочий процесс от подготовки данных до обучения модели.

Мобильное приложение

Приложение Ultralytics HUB обеспечивает обнаружение объектов в реальном времени на вашем мобильном устройстве. Используя предварительно обученные модели, приложение может с высокой точностью обнаруживать объекты из набора данных COCO, работая со скоростью 30 кадров в секунду на iPhone 14 Pro. Эта функция идеально подходит для тестирования моделей в реальных сценариях и демонстрации возможностей обученных моделей.

Подведение итогов

Ultralytics HUB - это революционное решение в мире компьютерного зрения, позволяющее как никогда легко обучать пользовательские модели YOLO. Удобный интерфейс, широкие возможности и бесшовные интеграции делают его незаменимым инструментом как для разработчиков, так и для исследователей. Независимо от того, хотите ли вы обучать модели локально, в облаке или на ходу с помощью мобильного приложения, Ultralytics HUB поможет вам в этом.

Так зачем ждать? Погрузитесь в Ultralytics HUB сегодня и раскройте потенциал ваших проектов машинного обучения всего за несколько кликов!