İçeriğe geç

Ultralytics HUB Hızlı Başlangıç

Ultralytics HUB, kullanıcı dostu ve sezgisel olacak şekilde tasarlanmıştır ve kullanıcıların veri kümelerini hızlı bir şekilde yüklemelerine ve yeni YOLO modellerini eğitmelerine olanak tanır. Ayrıca, başlamayı kullanıcılar için son derece kolaylaştıran bir dizi önceden eğitilmiş model sunar. Bir model eğitildikten sonra, gerçek zamanlı sınıflandırma, nesne algılama ve örnek segmentasyonu görevleri için dağıtılmadan önce Ultralytics HUB Uygulamasında zahmetsizce önizlenebilir.


İzle: Ultralytics HUB Kullanarak Özel Veri Kümesinde Ultralytics YOLO11 Nasıl Eğitilir | HUB Veri Kümeleri 🚀

Başlangıç

Ultralytics HUB çeşitli kolay kayıt seçenekleri sunar. Google, Apple veya GitHub hesaplarınızı kullanarak ya da sadece e-posta adresinizle kayıt olabilir ve oturum açabilirsiniz.

Kayıt sayfasının Ultralytics HUB ekran görüntüsü

Kaydolurken, profilinizi tamamlamanız istenecektir.

Kayıt sayfası profil formunun Ultralytics HUB ekran görüntüsü

İpucu

Ayarlar sayfasındaki Hesap sekmesinden profilinizi güncelleyebilirsiniz.

Ultralytics HUB Ayarlar sayfasının Hesap sekmesinin, Profil kartını gösteren bir okla işaretlenmiş ekran görüntüsü

Giriş

Giriş yaptıktan sonra, kapsamlı bir genel bakış, hızlı bağlantılar ve güncellemeler sunan Ultralytics HUB'ın Giriş sayfasına yönlendirileceksiniz.

Kenar çubuğu, Veri Kümeleri, Projeler ve Modeller gibi platformun önemli modüllerine uygun bağlantılar sunar.

Giriş sayfasının Ultralytics HUB ekran görüntüsü

Son

Giriş sayfasındaki Son Kullanılanlar kartını kullanarak genel olarak arama yapabilir veya en son güncellenen Veri Kümelerinize, Projelerinize veya Modellerinize doğrudan erişebilirsiniz.

Son Kartı gösteren bir ok ile işaretlenmiş Giriş sayfasının Ultralytics HUB ekran görüntüsü

Veri Kümesi Yükleme

Doğrudan Giriş sayfasından bir veri kümesi yükleyebilirsiniz. Ultralytics HUB, çeşitli veri kümesi biçimlerini destekler ve verilerinizi özel YOLO modellerini eğitmek için hazırlamayı kolaylaştırır.

Veri Kümesi Yükle kartını gösteren bir ok ile işaretlenmiş Giriş sayfasının Ultralytics HUB ekran görüntüsü

Optimum eğitim sonuçları için veri kümeleri ve bunların nasıl hazırlanacağı hakkında daha fazla bilgi edinin.

Proje Oluştur

Doğrudan Giriş sayfasından bir proje oluşturabilirsiniz. Projeler, ilgili modelleri ve deneyleri tek bir yerde düzenlemenize yardımcı olarak ilerlemeyi izlemeyi ve sonuçları karşılaştırmayı kolaylaştırır.

Proje Oluştur kartını gösteren bir ok ile işaretlenmiş Giriş sayfasının Ultralytics HUB ekran görüntüsü

Projeler ve iş akışınızı nasıl kolaylaştırabilecekleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

Model Eğitimi

Doğrudan Giriş sayfasından bir model eğitebilirsiniz. Ultralytics HUB, bulut eğitimi, Google Colab entegrasyonu veya kendi donanımınızı kullanma dahil olmak üzere çeşitli eğitim seçenekleri sunar.

Ultralytics HUB Giriş sayfasının, Model Eğit kartını gösteren bir okla işaretlenmiş ekran görüntüsü

Modeller ve bilgisayar görüşü görevleriniz için mevcut çeşitli mimariler hakkında daha fazla bilgi edinin.

Geri Bildirim

Geri bildiriminiz bizim için değerli! Platformu geliştirmemize yardımcı olmak için istediğiniz zaman bir inceleme bırakmaktan çekinmeyin.

Geri Bildirim düğmesini gösteren bir ok ile işaretlenmiş Giriş sayfasının Ultralytics HUB ekran görüntüsü

Geri Bildirim iletişim kutusunun Ultralytics HUB ekran görüntüsü

Bilgi

Geri bildiriminizi yalnızca ekibimiz görecek ve platformumuzu geliştirmek için kullanacağız.

Yardıma mı İhtiyacınız Var?

Herhangi bir sorunla karşılaşırsanız veya sorularınız varsa, size yardımcı olmak için buradayız.

GitHub üzerinde bir hata bildirebilir, bir özellik isteyebilir veya bir soru sorabilirsiniz.

Not

Bir hata bildirirken, lütfen Destek sayfasından Ortam Ayrıntılarınızı ekleyin.

Kenar çubuğundaki Destek düğmesini ve Ortam Ayrıntılarını Kopyala düğmesini gösteren bir ok ile Destek sayfasının Ultralytics HUB ekran görüntüsü

İpucu

Sorularınız ve tartışmalarınız için Discord topluluğumuza katılabilirsiniz!



📅 1 yıl önce oluşturuldu ✏️ 4 ay önce güncellendi

Yorumlar