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👋 欢迎来自 Ultralytics 团队的问候！在过去的几个月里，我们一直在努力推出 Ultralytics HUB，这是一个全新的网络工具，可让您在一个地方训练和部署所有的 YOLOv5 和 YOLOv8 🚀 模型！
我们希望这里的资源能帮助您充分利用 HUB。请浏览 HUB 的文档了解详情，若需要支持，请在 GitHub 上提出问题，加入我们的 Discord 社区参与问题讨论！
Ultralytics HUB 的数据集格式与 YOLOv5 和 YOLOv8 使用的格式相符，遵循相同的结构和标记约定，确保无缝体验。
确保将描述您的数据集的 YAML 文件放在数据集的根目录下，如下所示。放置好后，将目录压缩并上传到 Ultralytics HUB。数据集的 YAML 文件、其目录和压缩文件应具有相同的名称。
例如，对于名为 'coco8' 的数据集，如 ultralytics/hub/example_datasets/coco8.zip 所示，在 coco8/ 目录内包含一个 coco8.yaml。使用以下命令将其压缩为 coco8.zip 以进行上传：
# 压缩数据集目录以供上传
zip -r coco8.zip coco8浏览提供的 example_datasets/coco8.zip 以获得关于构建自定义数据集的洞察。
数据集 YAML 遵循已建立的 YOLOv5 和 YOLOv8 格式。有关详尽的说明，请参阅 自定义数据训练教程。
# 自定义数据集的 YAML 配置示例
path: # 数据集根目录（留空以适应 HUB）
train: images/train # 训练图像（相对于 'path'）8张图像
val: images/val # 验证图像（相对于 'path'）8张图像
test: # 测试图像（可选）
# 类别标签
names:
0: person
1: bicycle
2: car
3: motorcycle
# 根据需要添加更多类别通过登录、导航至“数据集”标签页并选择“上传数据集”，将您的压缩数据集上传到 Ultralytics HUB，这样您就可以在训练 YOLOv5 或 YOLOv8 模型之前查看您的数据集。
连接到 Ultralytics HUB 笔记本并使用您的模型 API 密钥开始模型训练！
将您的模型转换为 TensorFlow、ONNX、OpenVINO、CoreML、Paddle 等 13 种不同格式。通过下载 Ultralytics App，直接在您的 iOS 或 Android 移动设备上操作您的模型！
对于刚开始 Ultralytics HUB 之旅的人来说，问题 标签是您寻求支持的首选资源。点击“新建问题”按钮，分享您的想法或问题。我们的目标是通过宝贵的解决方案和改进来增强您的体验！ 😃