Узнай, как без особых усилий обучать пользовательские модели YOLO с помощью Ultralytics HUB. Это пошаговое руководство по интуитивно понятной платформе предлагает обзор бесшовной интеграции, отслеживания в реальном времени и облачного обучения.
Поскольку мы постоянно стремимся к инновациям, основанным на искусственном интеллекте, присоединяйся к нам, чтобы поближе познакомиться с Ultralytics HUB - платформой, предназначенной для упрощения обучения пользовательскихUltralytics YOLO моделей. Будь ты опытным разработчиком или новичком, Ultralytics HUB предлагает беспроблемный опыт создания и управления моделями компьютерного зрения. Давай изучим, как обучать свои пользовательские модели YOLO всего за несколько кликов.
Ultralytics HUB - это комплексная платформа, созданная для работы с твоими наборами данных, проектами и моделями, облегчающая обучение и развертывание моделей машинного обучения.
Он интегрируется с различными платформами, поддерживает обновления в реальном времени через мобильное приложение (доступно на Android и iOS) и постоянно развивается, добавляя новые функции. Для получения более подробной технической информации и пошаговой схемы работы ознакомься с нашей статьей на Medium о том, как обучать модели компьютерного зрения в облаке.
Первое, что ты заметишь в Ultralytics HUB, - это его интуитивно понятный интерфейс. Главная страница обеспечивает легкий доступ к наборам данных, проектам, моделям и интеграциям. Несмотря на то что платформа еще находится в стадии бета-версии, она уже может похвастаться рядом мощных функций.
Ultralytics HUB поставляется с предварительно загруженными стандартными наборами данных, такими как VOC, COCO и Simpsons, которые обычно используются для бенчмаркинга. Эти наборы данных весьма значительны: в COCO содержится 80 классов и 140 000 изображений. Однако платформа поддерживает и меньшие наборы данных, что делает ее идеальной для пользователей любого уровня. Ты можешь загрузить свой собственный набор данных или подключиться к внешним инструментам, таким как Roboflow для аннотирования изображений и подготовки наборов данных.
Создать новый проект в Ultralytics HUB невероятно просто. Вот пошаговое руководство, которое поможет тебе начать:
Как только твой проект будет настроен, обучение модели будет проходить всего в один клик. Ultralytics HUB предлагает несколько вариантов обучения:
Чтобы обучить модель в Google Colab:
Ultralytics HUB обеспечивает отслеживание прогресса в обучении твоей модели в режиме реального времени. Ты можешь отслеживать такие ключевые показатели, как точность, прецизионность, отзыв и функции потерь. Платформа также визуализирует данные обучения, позволяя тебе увидеть, как твоя модель улучшается с течением времени.
Ultralytics HUB представила облачное обучение, позволяющее пользователям тренировать модели прямо в облаке без какой-либо локальной настройки. Платформа также интегрируется с Roboflowинструментом для аннотирования изображений и подготовки наборов данных. Эта интеграция упрощает рабочий процесс от подготовки данных до обучения модели.
Приложение Ultralytics HUB обеспечивает обнаружение объектов в реальном времени на твоем мобильном устройстве. Используя предварительно обученные модели, приложение может обнаруживать объекты из набора данных COCO с высокой точностью, работая со скоростью 30 кадров в секунду на iPhone 14 Pro. Эта функция отлично подходит для тестирования моделей в реальных сценариях и демонстрации возможностей твоих обученных моделей.
Ultralytics HUB - это геймчейнджер в мире компьютерного зрения, позволяющий как никогда просто обучать пользовательские модели YOLO . Удобный интерфейс, широкие возможности и беспроблемная интеграция делают его незаменимым инструментом как для разработчиков, так и для исследователей. Неважно, где ты хочешь обучать модели - локально, в облаке или на ходу с помощью мобильного приложения, - Ultralytics HUB поможет тебе в этом.
Так зачем ждать? Погрузись в Ultralytics HUB уже сегодня и раскрой потенциал своих проектов машинного обучения всего за несколько кликов!
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI