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# 動画上でモデルを実行する

A [Workflow](https://docs.roboflow.com/workflows) これは、モデル、トラッカー、可視化、ロジックといったブロックを接続してブラウザ上で作成する、複数ステップのコンピュータビジョンアプリケーションです。一度作成すれば、画像、動画ファイル、またはライブRTSPストリームで実行できます。

動画では、Workflowはリアルタイム速度向けに構築されたパイプラインとして実行されます。 [Roboflow Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted) フレームをデコードし、モデルを実行し、結果を並列で描画するため、GPUを常に稼働させたままにできます。ライブストリームでは、処理が追いつかないフレームをスキップして、遅れずに最新フレームを維持します。

このガイドでは、車両を検出し、各車両をフレーム間で追跡し、ラインを横切るたびにカウントする Workflow を作成し、その後サンプル動画で実行します。

## Workflow を作成して実行する

{% stepper %}
{% step %}

### Workflowエディタを開く

作成する [Roboflowアカウント](https://app.roboflow.com) 持っていない場合は、次を開いてください [app.roboflow.com/workflows](https://app.roboflow.com/workflows) そして「Create Workflow」をクリックして、エディタで空の Workflow を開きます。
{% endstep %}

{% step %}

### ブロックを追加して接続する

次のブロックを追加し、上から下へ接続して、各ブロックの出力が次のブロックに渡るようにします：

<figure><img src="/files/83d43f897ae7c438f8b1356f6d01228b439c8292" alt="A Workflow connecting an object detection model, tracker, line counter, and visualization blocks"><figcaption><p>検出・追跡・カウントの Workflow</p></figcaption></figure>

* Object Detection Model: は、 [RF-DETR](https://docs.roboflow.com/models/supported-models/rf-detr) 各フレームでモデルを実行し、バウンディングボックスを返します。
* ByteTrack Tracker: 各検出に永続的なIDを割り当て、同じ物体をフレーム間で追跡できるようにします。
* Line Counter: フレーム上に配置したラインを横切る追跡対象オブジェクトをカウントします。
* Bounding Box Visualization: 検出ボックスを描画します。
* Line Counter Visualization: カウントラインと現在の集計を描画します。
* Trace Visualization: 各追跡対象オブジェクトがたどってきた経路を描画します。

手動で作成するのを省略するには、次のものを使ってJSONエディタを開きます `</>` エディタ左上のアイコンを使って、次を貼り付けてください [この Workflow 定義](https://media.roboflow.com/quickstart/workflow.json).

ブロックの追加と設定の詳しい手順については、次を参照してください [Workflow を作成する](https://docs.roboflow.com/workflows/build/build-a-workflow).
{% endstep %}

{% step %}

### 動画をアップロードして実行する

「Run」（`▶` アイコン）をクリックして実行パネルを開きます。「Media」で「File」タブを選択し、 [このサンプル動画をアップロードして](https://media.roboflow.com/quickstart/cars.mp4)、次に「Run」をクリックします。

Workflow は動画を処理し、ボックス、トレース、リアルタイムのカウントが付いた注釈付き動画を返します。
{% endstep %}
{% endstepper %}

{% embed url="<https://media.roboflow.com/quickstart/tracking-workflow.mp4>" %}

## Workflow の実行場所

デフォルトでは、「Run」はWorkflowを次の場所で実行します [Serverless Hosted API](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api)：Roboflow のクラウド上の自動スケーリングGPUで、ハードウェアの用意は不要です。同じ Workflow を次でも実行できます [お使いのハードウェア](/get-started/ja/gaido/run-a-model-locally.md)、ラップトップから NVIDIA Jetson まで。

* **サーバーレス**：管理するハードウェアがなく、自動的にスケールします。各フレームはクラウドへの往復通信を行うため遅延が増え、低遅延のライブ動画よりも、入門、画像、バッチ処理に向いています。
* **ローカル**：フレームはマシンから外に出ないため、ネットワークの往復がなく、フレームごとの遅延が低くなります。これはライブストリームで重要です。その代わり、ハードウェアの用意と保守は自分で行います。

どちらの場合でも遅延を下げるには、GPUで実行するか、より小さいモデルを選ぶか（例： `rfdetr-nano` または `rfdetr-small`）、または入力解像度を下げてください。プライベートなシングルテナントのクラウドエンドポイントについては、次を参照してください [Dedicated Deployments](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/dedicated-deployments).

## 別のモデルを使用する

Object Detection Model ブロックはデフォルトで既製の RF-DETR を実行しますが、変更できます。ブロックをクリックして、モデルを次のいずれかに設定してください：

* Roboflow でトレーニングしたモデル。モデルID（次の形式： `{project}/{version}`）を、次の場所にあるプロジェクトからコピーします [Roboflowアプリ](https://app.roboflow.com).
* 次の公開モデル [Roboflow Universe](https://docs.roboflow.com/datasets/universe/universe/what-is-roboflow-universe).
* 別の既製の [事前学習済みモデル](https://docs.roboflow.com/models/pretrained-aliases) をエイリアスで指定します。例えば `rfdetr-nano`, `rfdetr-seg-medium`、または `yolo26l-640`.

## 複数の動画を一度に処理する

多数の動画や画像に対してオフラインで Workflow を実行するには、次を使用してください [バッチ処理](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/batch-processing)。これは管理型サービスです。データと Workflow を選択すると、Roboflow がクラウドでバッチを処理し、コードもローカル計算資源も不要です。

## 次に進むには

* ライブWebカメラやRTSPストリームを含め、お使いのハードウェアで Workflow を実行します。次を参照してください [モデルをローカルで実行する](/get-started/ja/gaido/run-a-model-locally.md).
* ロジック、フィルタリング、ゾーン、通知を追加します。次を参照してください [Workflow を作成する](https://docs.roboflow.com/workflows/build/build-a-workflow).
* 各 Workflow 実行の費用を次で確認する [サーバーレス料金ページ](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api/pricing#workflow-run).