Ultralytics HUB 통합
AI 워크플로우를 간소화하기 위한 다양한 플랫폼 및 형식과의 Ultralytics HUB 통합에 대해 알아보세요.
데이터 세트
효율적인 모델 학습을 위해 데이터 집합을 Ultralytics HUB로 원활하게 가져올 수 있습니다.
데이터 집합을 가져온 후에는 기본 Ultralytics HUB 데이터 집합과 마찬가지로 모델을 학습시킬 수 있습니다.
Roboflow
Ultralytics HUB 데이터 세트 페이지에서 Roboflow 데이터 세트를 쉽게 필터링할 수 있습니다.
Ultralytics HUB는 Roboflow 두 가지 유형의 통합을 지원합니다: 유니버스 및 워크스페이스.
우주
Roboflow Universe 통합을 통해 한 번에 하나의 데이터 집합을 Roboflow Ultralytics HUB로 가져올 수 있습니다.
가져오기
Roboflow 데이터 세트를 내보낼 때, Ultralytics HUB 형식을 선택합니다. 이 작업을 수행하면 Ultralytics HUB로 리디렉션되고 데이터 세트 가져오기 대화 상자가 열립니다.
가져오기 버튼을 클릭하여 Roboflow 데이터 세트를 가져옵니다.
다음으로, 새로 가져온 데이터 세트에 대해 모델을 학습시킬 수 있습니다.
제거
제거하려는 Roboflow 데이터 세트의 데이터 세트 페이지로 이동합니다. 데이터 세트 작업 드롭다운 메뉴를 열고 제거 옵션을 클릭합니다.
팁
기본 데이터세트 페이지에서 가져온 Roboflow 데이터세트를 바로 제거할 수도 있습니다.
작업 공간
Roboflow 워크스페이스 통합을 통해 전체 Roboflow 워크스페이스를 한 번에 Ultralytics HUB로 가져올 수 있습니다.
가져오기
사이드바에서 연동 버튼을 클릭하여 연동 페이지로 이동합니다.
Roboflow Workspace 비공개 API 키를 입력하고 추가 버튼을 클릭합니다.
팁
내 API 키 가져오기 버튼을 클릭하면 개인 API 키를 찾을 수 있는 Roboflow 워크스페이스 설정으로 리디렉션됩니다.
이렇게 하면 Ultralytics HUB 계정이 Roboflow 워크스페이스와 연결되므로, Roboflow 데이터세트를 Ultralytics HUB 내에서 사용할 수 있게 됩니다.
그런 다음 연결된 워크스페이스의 데이터 세트를 사용하여 모델을 학습시킬 수 있습니다.
제거
사이드바를 통해 연동 페이지로 이동합니다. 연결을 끊으려는 Roboflow 워크스페이스의 연결 해제 버튼을 클릭합니다.
팁
또한 해당 워크스페이스에 속한 모든 데이터 세트의 데이터 세트 페이지에서 직접 연결된 Roboflow 워크스페이스의 연결을 해제할 수도 있습니다.
팁
또는 해당 워크스페이스의 모든 데이터 세트와 연결된 제거 옵션을 사용하여 기본 데이터 세트 페이지에서 직접 연결된 Roboflow 워크스페이스를 제거할 수 있습니다.
모델
내보내기
모델을 학습한 후에는 내보내기 모드를 사용하여 다음과 같은 인기 있는 포맷을 포함하여 13가지 포맷으로 내보낼 수 있습니다. ONNX, OpenVINO, CoreML, TensorFlow및 PaddlePaddle.
사용 가능한 내보내기 형식은 아래 표에 자세히 설명되어 있습니다.
| 형식 | format 인수 |
모델 | 메타데이터 | 인수 |
|---|---|---|---|---|
| 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 Lite | tflite |
yolo11n.tflite |
✅ | imgsz, half, int8, nms, batch, data, fraction, device |
| TF Edge 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 |
흥미로운 새 기능 출시 예정 🎉
저희는 Ultralytics HUB의 통합 기능을 확장하기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다. 예정된 기능은 다음과 같습니다:
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