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如何使用Ultralytics HUB 训练自定义模型

Nuvola Ladi

3 分钟阅读

2024年5月31日

了解如何使用Ultralytics HUB 轻松训练自定义YOLO 模型。本指南将逐步介绍这一直观的平台,让您了解无缝集成、实时跟踪和云培训。

Ultralytics HUB 是一个旨在简化定制化培训的平台。 Ultralytics YOLO模型。无论您是经验丰富的开发人员还是初学者,Ultralytics HUB 都能为您提供创建和管理计算机视觉模型的无缝体验。让我们一起来探索如何只需点击几下就能训练您的自定义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”。
  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。
  3. 选择机型:选择YOLO 型号。Ultralytics HUB 支持多种型号,包括 YOLOv5 YOLOv8.
  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。
  • 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 。
  2. 设置和 API 密钥:配置设置并输入您的 API 密钥。
  3. 开始训练:执行训练命令,您的模型将开始训练。
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图 1.Nicolai Nielsen概述如何在Ultralytics HUB 上训练模型。

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。

还等什么?现在就进入Ultralytics HUB,只需点击几下,就能释放机器学习项目的潜能!

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