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在可视化工作流中连接 YOLO 和语言模型

使用 YOLO 判断哪些图像需要仔细查看,让视觉语言模型解释这些图像,或将选定图像收集到数据集中以供审核。

Ultralytics Platform Agents 画布,连接图像、YOLO、条件、视觉语言模型和输出模块。
Agents 画布,连接了 Image、YOLO、Gate、视觉语言模型和 Output 模块。

在可视化画布上连接图像、模型和操作

Agents 是一款面向计算机视觉的可视化工作流构建工具。添加模块,将一个模块的输出连接到下一步,并从一个条件分支到多个操作——例如,从同一个关卡保存图像并向 Slack 发送通知。

  • YOLO、部署和语言模型:运行官方 YOLO26 模型、已训练的工作区模型或现成的 Platform 部署,然后将符合条件的图像发送给视觉语言模型。
  • 用于筛选检测结果的关卡:当类别计数超过阈值,或置信度落入你指定的范围时,继续执行。
  • 查看 Python 代码:随时打开生成的工作流代码,并在运行之前或之后保存草稿。
从 YOLO 到视觉语言模型的工作流:检测到人物后描述场景。

由 YOLO 做判断,由视觉语言模型来解释。

先运行 YOLO,然后只对符合条件的图像调用语言模型。如果没有检测到人物,条件分支会直接结束,不会运行描述分支。

  • 从 YOLO26 nano 开始:共享试用会运行官方 YOLO26 nano 模型,让你在几秒钟内体验一个小型工作流。
  • 使用你的提示词和服务提供商:选择视觉语言模型并编写提示词。在“设置”→“API 密钥”中添加密钥;团队工作区使用工作区所有者添加的密钥。
  • 也可使用你训练的模型:选择专用执行部署,以运行已训练的工作区模型或更大型的工作流。

需要适用于工作流的模型吗?

在云端 GPU 上训练 YOLO26,然后在 Agents 中连接模型。

1标注
2训练
3部署
探索训练功能

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了解各团队如何在生产环境中应用 Ultralytics 计算机视觉技术。

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