如何使用Ultralytics HUB 训练自定义模型

在我们不断追求 AI 驱动的创新之际，欢迎与我们一起深入了解 Ultralytics HUB，这是一个旨在简化自定义 Ultralytics YOLO 模型训练的平台。无论您是经验丰富的开发者还是初学者，Ultralytics HUB 都提供无缝体验，用于创建和管理计算机视觉模型。让我们探索如何通过几次点击训练您的自定义 YOLO 模型。

什么是Ultralytics HUB？

Ultralytics HUB 是一个综合平台，旨在处理您的数据集、项目和模型，使训练和部署机器学习模型变得更加容易。 

它与各种平台集成，支持通过移动应用程序（Android 和iOS 均可）进行实时更新，并不断推出新功能。如需了解更多技术见解和逐步工作流程，请查看我们在 Medium上发布的关于如何在云上训练计算机视觉模型的文章。

开始使用Ultralytics HUB

用户友好的界面

使用Ultralytics HUB 的第一感觉就是界面直观。通过主页可以轻松访问数据集、项目、模型和集成。尽管还处于测试阶段，但该平台已经拥有一系列强大的功能。

数据集和模型

Ultralytics HUB 预装了标准数据集，如 VOC, COCO和 Simpsons 等标准数据集，这些数据集通常用于基准测试。这些数据集非常庞大，其中COCO 包含 80 个类别和 140,000 张图片。不过，该平台也支持较小的数据集，因此非常适合各级用户使用。您可以上传自定义数据集，也可以连接外部工具，如 Roboflow等外部工具进行图像注释和数据集准备。

创建项目

在Ultralytics HUB中创建一个新项目非常简单。下面是一份分步指南，助你轻松上手：

1. 创建项目：首先为您的项目命名。在此示例中，我们将其命名为“物体检测”。
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2. 选择数据集：从可用选项中选择一个数据集。为简单起见，我们将使用包含 14,000 张图片的 Simpsons 数据集。
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3. 选择机型：选择YOLO 型号。Ultralytics HUB 支持多种型号，包括 YOLOv5 和 YOLOv8.
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4. 调整超参数：调整设置，如历时次数、图像大小和批次大小。您还可以选择使用GPU 还是CPU ，并配置缓存选项。

训练模型

项目设置完成后，只需点击一下鼠标，即可对模型进行培训。Ultralytics HUB 提供多种培训选项：

• 本地培训：
  Ultralytics
• Google Colab：打开预配置了必要代码的Google Colab 笔记本。此选项无需编码，可在云中无缝运行。
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• HUB 云： Ultralytics HUB 云培训为训练YOLO 模型提供了无代码解决方案，非常适合非编码人员和企业主。工作流程包括数据集上传、模型选择和云实例设置，可以轻松微调预训练模型，并将其输出到各种应用中。

在Google Colab 中训练模型

1. 安装Ultralytics：运行命令在笔记本中安装Ultralytics 。
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2. 设置和 API 密钥：配置设置并输入您的 API 密钥。
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3. 开始训练：执行训练命令，您的模型将开始训练。

监控训练进度

Ultralytics HUB 可实时跟踪模型的训练进度。您可以监控准确率、精确度、召回率和损失函数等关键指标。该平台还能将训练数据可视化，让您看到模型随着时间的推移是如何改进的。

高级功能和集成

云培训和RoboFlow 集成

Ultralytics HUB 引入了云培训，使用户能够直接在云中培训模型，无需任何本地设置。该平台还与 Roboflow进行整合，用于注释图像和准备数据集。这种集成简化了从数据准备到模型训练的工作流程。

移动应用

Ultralytics HUB 应用程序为您的移动设备带来了实时物体检测功能。该应用程序使用预先训练好的模型，可以在 iPhone 14 Pro 上以每秒 30 帧的速度高精度地detect COCO 数据集中的物体。该功能非常适合在实际场景中测试模型，并展示训练模型的能力。

总结

Ultralytics HUB 改变了计算机视觉领域的游戏规则，使训练自定义YOLO 模型变得前所未有的简单。其友好的用户界面、强大的功能和无缝集成使其成为开发人员和研究人员的必备工具。无论您是要在本地、云端或移动应用中训练模型，Ultralytics HUB 都能满足您的需求。

还在等什么？立即深入了解 Ultralytics HUB，仅需几次点击即可释放您机器学习项目的潜力！