如何使用Ultralytics HUB 训练自定义模型

在我们不断努力实现人工智能创新的同时，请与我们一起深入了解Ultralytics HUB，这是一个旨在简化自定义模型培训的平台。Ultralytics YOLO模型的平台。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。让我们一起探索如何只需点击几下就能训练您的自定义YOLO 模型。

Ultralytics HUB 是什么？

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（可在Android 和iOS 上使用）进行实时更新，并不断开发新功能。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

用户友好界面

Ultralytics HUB 的第一个特点是界面直观。通过主页可以轻松访问数据集、项目、模型和集成。尽管该平台仍处于测试阶段，但已拥有一系列强大的功能。

数据集和模型

Ultralytics HUB 预装了VOC、COCO 和 Simpsons 等标准数据集，这些数据集通常用于基准测试。这些数据集数量庞大，其中 COCO 包含 80 个类别和 140,000 幅图像。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 中创建新项目非常简单。下面是一份分步指南，助您轻松上手：

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 和 YOLOv8.在本例中，我们将使用YOLOv8 nano 型号。
4. 调整超参数：调整设置，如历时次数、图像大小和批量大小。您还可以选择使用GPU 或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：在本地计算机上安装Ultralytics 并运行培训脚本。
• Google Colab：打开Google Colab 笔记本，其中预配置了必要的代码。此选项无需编码，可在云中无缝运行。
• HUB 云： Ultralytics HUB云培训为培训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，可轻松微调预训练模型并将其导出用于各种应用。

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。

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

云培训与RoboFlow 整合

Ultralytics HUB 引入了云培训，使用户能够直接在云中培训模型，而无需任何本地设置。该平台还集成了 Roboflow进行整合，这是一款用于注释图像和准备数据集的工具。这一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？立即进入Ultralytics HUB，只需点击几下，就能释放机器学习项目的潜能！