Ultralytics ハブ統合
AIワークフローを効率化するための、様々なプラットフォームやフォーマットとのUltralytics HUB統合についてご紹介します。
データセット
データセットをUltralytics HUBにシームレスにインポートし、効率的なモデル学習を実現します。
データセットがインポートされると、Ultralytics HUBのネイティブデータセットと同じようにモデルをトレーニングすることができます。
Roboflow
Ultralytics HUBDatasetsページでRoboflow データセットを簡単にフィルタリングできます。
Ultralytics HUBはRoboflow2種類の統合をサポートしています：ユニバースと ワークスペースです。
ユニバース
Roboflow Universeの統合により、Roboflow Ultralytics HUBに一度に1つのデータセットをインポートすることができます。
輸入
Roboflow データセットをエクスポートする場合は、Ultralytics HUB形式を選択してください。この操作によりUltralytics HUBにリダイレクトされ、データセットインポートダイアログが開きます。
インポートボタンをクリックしてRoboflow インポートします。
次に、新しくインポートしたデータセットでモデルをトレーニングすることができる。
削除
削除したいRoboflow データセットのデータセットページに移動します。データセットアクションドロップダウンメニューを開き、削除オプションをクリックします。
チップ
インポートしたRoboflow データセットをデータセットページから直接削除することもできます。
ワークスペース
Roboflow ワークスペースとの統合により、Roboflow ワークスペース全体をUltralytics HUBに一度にインポートすることができます。
輸入
サイドバーのIntegrationsボタンをクリックして、Integrationsページに移動します。
Roboflow プライベートAPIキーを入力し、追加ボタンをクリックします。
チップ
APIキーを取得するボタンをクリックすると、Roboflow 設定画面が表示され、APIキーが表示されます。
これにより、Ultralytics HUBアカウントとRoboflow ワークスペースが接続され、Ultralytics HUB内でRoboflow データセットが利用できるようになります。
次に、接続されたワークスペースのデータセットを使用してモデルをトレーニングすることができます。
削除
サイドバーからインテグレーションページに移動します。接続を解除したいRoboflow ワークスペースのリンク解除ボタンをクリックします。
チップ
また、Roboflow ワークスペースは、そのワークスペースに属するデータセットのデータセットページから直接リンクを解除することもできます。
チップ
また、Roboflow ワークスペースに接続されているワークスペースのデータセットを削除することもできます。
モデル
輸出
モデルをトレーニングした後、エクスポートモードを使用して、以下のような一般的な形式を含む13種類の形式にエクスポートすることができます。 ONNX, OpenVINO, CoreML, TensorFlowそして PaddlePaddle.
利用可能なエクスポート形式は、以下の表に詳述されている。
| フォーマット | format 議論 |
モデル | メタデータ | 議論 |
|---|---|---|---|---|
| PyTorch | - | yolo11n.pt |
✅ | - |
| TorchScript | torchscript |
yolo11n.torchscript |
✅ | imgsz, half, optimize, nms, batch, device |
| ONNX | onnx |
yolo11n.onnx |
✅ | imgsz, half, dynamic, simplify, opset, nms, batch, device |
| OpenVINO | openvino |
yolo11n_openvino_model/ |
✅ | imgsz, half, dynamic, int8, nms, batch, data, fraction, device |
| TensorRT | engine |
yolo11n.engine |
✅ | imgsz, half, dynamic, simplify, workspace, int8, nms, batch, data, fraction, device |
| CoreML | coreml |
yolo11n.mlpackage |
✅ | imgsz, half, int8, nms, batch, device |
| TF SavedModel | saved_model |
yolo11n_saved_model/ |
✅ | imgsz, keras, int8, nms, batch, device |
| TF GraphDef | pb |
yolo11n.pb |
❌ | imgsz, batch, device |
| TF ライト | tflite |
yolo11n.tflite |
✅ | imgsz, half, int8, nms, batch, data, fraction, device |
| TF エッジTPU | edgetpu |
yolo11n_edgetpu.tflite |
✅ | imgsz, device |
| TF.js | tfjs |
yolo11n_web_model/ |
✅ | imgsz, half, int8, nms, batch, device |
| PaddlePaddle | paddle |
yolo11n_paddle_model/ |
✅ | imgsz, batch, device |
| MNN | mnn |
yolo11n.mnn |
✅ | imgsz, batch, int8, half, device |
| NCNN | ncnn |
yolo11n_ncnn_model/ |
✅ | imgsz, half, batch, device |
| IMX500 | imx |
yolov8n_imx_model/ |
✅ | imgsz, int8, data, fraction, device |
| RKNN | rknn |
yolo11n_rknn_model/ |
✅ | imgsz, batch, name, device |
エキサイティングな新機能が登場
私たちは、Ultralytics HUBの統合機能の拡張に継続的に取り組んでいます。今後予定されている機能は以下の通りです：
最新情報をお届けします。
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