ultralytics 是一个用于目标检测的 [[Python]] 库。
安装
pip install ultralytics
语法
支持在命令行中调用:
yolo TASK MODE ARGS
- TASK:
detect
: 目标检测segment
: 语义分割classify
: 图像分类pose
: 姿态估计obb
: 方向包围框
- MODE:
train
: 训练val
: 验证predict
: 推理track
: 跟踪export
: 导出
- ARGS:
model
: 模型路径source
: 数据源class
: 类别comf
: 置信度device
: 设备cpu
: 使用 CPUgpu
: 使用 GPUmps
: 使用 MPS [[macOS]]cuda
: 使用 CUDA
使用
命令行
推理任务
# 检测yolo detect predict model=yolo11n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'
# 分割yolo segment predict model=yolo11n-seg.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'
# 分类yolo classify predict model=yolo11n-cls.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'
# 姿势yolo pose predict model=yolo11n-pose.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'
# OBByolo obb predict model=yolo11n-obb.pt source='https://ultralytics.com/images/boats.jpg'
导出模型
yolo export model=yolov8n-cls.pt format=onnx imgsz=224,128
训练
segment:
yolo segment train data=carparts-seg.yaml model=yolo11n-seg.pt epochs=100 imgsz=640
detect:
yolo detect train data=truck.yaml model=yolo11m.pt epochs=100 imgsz=640
查看模型类别
可以通过 [[Python]] 查看模型支持的类别:
python -c "from ultralytics import YOLO; model = YOLO('yolo11m.pt'); print('类别:', model.names)"