如何使用 Ultralytics HUB 训练自定义模型

努沃拉-拉迪

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Ultralytics YOLO模型训练的平台。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 是一个综合性平台,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(安卓和 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VOCCOCO 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,或连接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:首先为项目命名。在本例中,我们将其命名为 "对象检测"。
  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:
  • 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 API 密钥。
  3. 开始训练:执行训练命令,模型将开始训练。
__wf_保留继承
图 1.Nicolai Nielsen概述如何在 Ultralytics HUB 上训练模型。

监测培训进度

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 引入了云训练,使用户能够直接在云中训练模型,无需任何本地设置。该平台还与Roboflow集成,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。

移动应用程序

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 帧的速度高精度地检测 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力!

让我们共同打造人工智能的未来

开始您的未来机器学习之旅

免费开始
链接复制到剪贴板