如何使用 Ultralytics HUB 训练你的自定义模型
发现如何使用 Ultralytics HUB 轻松训练自定义 YOLO 模型。这份深入直观平台的逐步指南提供了关于无缝集成、实时跟踪和云端训练的概述。
随着我们不断追求人工智能驱动的创新，欢迎加入我们，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。无论你是经验丰富的开发者还是初学者，Ultralytics HUB 都能为你提供创建和管理计算机视觉模型的无缝体验。让我们一起探索如何通过几次点击来训练你的自定义 YOLO 模型。
Link to this section什么是 Ultralytics HUB？#
Ultralytics HUB 是一个全面的平台，旨在处理你的数据集、项目和模型，让你能更轻松地 训练 和部署机器学习模型。
它集成了多种平台，支持通过其 移动应用（适用于 Android 和 iOS）进行实时更新，并不断引入新功能进行迭代。如需更多技术见解和详细的工作流程步骤，请查看我们的 Medium 文章：如何 在云端训练计算机视觉模型。
Link to this section开始使用 Ultralytics HUB#
Link to this section用户友好的界面#
关于 Ultralytics HUB，你首先会注意到的是它直观的界面。主页提供了对 数据集、项目、模型 和 集成 的便捷访问。尽管目前仍处于测试阶段，该平台已经具备了一系列强大的功能。
Link to this section数据集和模型#
Ultralytics HUB 预装了诸如 VOC、COCO 和 Simpsons 等常用基准测试数据集。这些数据集内容丰富，例如 COCO 包含 80 个类别和 140,000 张图像。同时，该平台也支持较小的数据集，非常适合各水平的用户。你可以上传自定义数据集，或连接到像 Roboflow 这样的外部工具进行图像标注和数据集准备。
Link to this section创建项目#
在 Ultralytics HUB 中创建一个新项目非常简单。以下是帮助你入门的详细指南：
- 创建项目：首先为你的项目命名。在本例中，我们将其命名为“Object Detection”。
- 选择数据集：从可用选项中选择一个数据集。为了方便起见，我们将使用包含 14,000 张图像的 Simpsons 数据集。
- 选择模型：选择一个 YOLO 模型。Ultralytics HUB 支持多种模型，包括 YOLOv5 和 YOLOv8。在本示例中，我们将使用 YOLOv8 nano 模型。
- 调整超参数：设置训练轮数（epochs）、图像大小和批处理大小（batch size）等参数。你还可以选择使用 GPU 还是 CPU，并配置缓存选项。
Link to this section模型训练#
项目设置完成后，只需点击一下即可开始模型训练。Ultralytics HUB 提供了多种训练选项：
- 本地训练：在你的本地机器上安装 Ultralytics 并运行训练脚本。
- Google Colab：打开一个预配置了必要代码的 Google Colab 笔记本。此选项无需编写代码，且可在云端无缝运行。
- HUB Cloud：Ultralytics HUB 云端训练 提供了一种无需代码的 YOLO 模型训练解决方案，非常适合非程序员和企业用户。工作流程包括上传数据集、选择模型和设置云端实例，让你能够轻松微调预训练模型并导出以供各类应用使用。
要在 Google Colab 中训练模型：
- 安装 Ultralytics：在 笔记本 中运行命令以安装 Ultralytics。
- 设置与 API Key：配置设置并输入你的 API Key。
- 开始训练：执行训练命令，模型将开始训练。
图 1. Nicolai Nielsen 演示如何在 Ultralytics HUB 上训练模型。
Link to this section监控训练进度#
Ultralytics HUB 提供对模型训练进度的实时跟踪。你可以监控准确率、精确率、召回率和损失函数等关键指标。该平台还会可视化训练数据，让你直观地观察模型随时间的优化过程。
Link to this section高级功能与集成#
Link to this section云端训练与 Roboflow 集成#
Ultralytics HUB 引入了 云端训练 功能，使用户无需任何本地设置即可直接在云端训练模型。该平台还与 Roboflow 集成，用于图像标注和数据集准备。这种集成简化了从数据准备到模型训练的工作流程。
Link to this section移动应用#
Ultralytics HUB 应用将实时目标检测带到了你的移动设备上。利用预训练模型，该应用能够高精度地检测 COCO 数据集中的物体，并在 iPhone 14 Pro 上以每秒 30 帧的速度运行。此功能非常适合在真实场景中测试模型，并展示你所训练模型的能力。
Link to this section总结#
Ultralytics HUB 是计算机视觉领域的一项变革，它让训练自定义 YOLO 模型变得前所未有的简单。其友好的用户界面、强大的功能和无缝的集成使其成为开发者和研究人员的必备工具。无论你是想在本地、云端，还是通过移动应用随时随地训练模型，Ultralytics HUB 都能满足你的需求。
那么，还等什么呢？立即体验 Ultralytics HUB，只需几次点击，即可释放你机器学习项目的无限潜能！
