トレーニング結果を表示

すべての Roboflow Train ジョブで、学習グラフとインサイトを利用できます。

概要

Roboflow は、プラットフォーム上でトレーニングするすべてのモデルについて、トレーニンググラフとサマリーメトリクスを生成します。これにより、ジョブの実行中に進行状況を監視し、完了後に生成されたモデルを評価できます。表示されるメトリクスはプロジェクトの種類によって異なり、物体検出では precision、recall、mAP、分類では accuracy、セグメンテーションとキーポイントモデルでは mAP、マルチモーダルモデルでは perplexity が表示されます。アプリケーションに組み込む前に、サンプル画像やカスタム画像で完成したモデルをテストすることもできます。

トレーニンググラフを使うと、トレーニング中のモデルの状態を確認できます。トレーニンググラフは、Roboflow でトレーニングされたすべてのモデルで利用できます。

モデルのパフォーマンスを要約したメトリクスも表示されます。

表示されるメトリクスはモデルの種類によって異なります:

物体検出プロジェクトでは、モデルの precision、recall、mAP が表示されます。
分類プロジェクトでは accuracy が表示されます。
セグメンテーションおよびキーポイントモデルでは mAP スコアが表示されます。
マルチモーダルモデルでは perplexity が表示されます。

トレーニング中

モデルのトレーニングを開始すると、トレーニングしているモデルに関連付けられたデータセットのバージョンページにメッセージが表示されます。このメッセージでは、最初にトレーニングマシンの起動が始まることが示されます。

バージョンに 1つのデータセットバージョンで複数回の trainingがある場合は、バージョンページでそのトレーニングを選択してグラフとメトリクスを表示します。

その後、モデルのトレーニングに合わせてトレーニンググラフがリアルタイムで表示されます:

NAS トレーニングチャート

オブジェクト検出またはインスタンスセグメンテーションのプロジェクトで Neural Architecture Search（NAS）を使ってトレーニングしたモデルでは、標準のトレーニンググラフの代わりに、専用のペアチャート表示が使われます:

トレーニング進行バンド：トレーニングエポック全体にわたるモデル性能の範囲（上限と下限）を示す、グラデーションで塗られたバンドです。任意のエポックにカーソルを合わせると、その時点のメトリクスを確認できます。点滅するインジケーターは、ライブトレーニング中の現在のトレーニングフロントを示します。
エポックスナップショット：各エポックで評価されたアーキテクチャについて、モデルのレイテンシと精度のトレードオフを示すパレート曲線です。グラデーションのスペクトルは、より高速な（明るい）モデルから、より高精度な（暗い）モデルまで広がります。

Standard および Plus の NAS 実行とは異なり、Fast NAS 実行ではトレーニング中にメトリクスの分布を報告するためのベースライン構成がないため、トレーニングされる単一のスーパーネットのメトリクスのみを報告します。これらの実行では、ペアのバンドとスナップショット表示の代わりに標準のトレーニンググラフが表示されます。

トレーニング後

モデルのトレーニングが完了したら、トレーニングプロセスのメトリクスを確認できます。

トレーニング後のモデルのトレーニンググラフを見つけるには、まずサイドバーの Models タブをクリックします:

次に、トレーニング（またはモデル）をクリックします。確認したいトレーニンググラフがあるものです。

ページを下にスクロールして、Training Graphs セクションが表示されるまで進みます:

モデルをテストする

Test ページの画像でモデルをテストできます。これは、Workflows でアプリケーションロジックを構築する前に、モデルの動作を素早く確認するのに適した方法です。

Test 機能は、物体検出、セグメンテーション、分類、キーポイントモデルで利用できます。Test はマルチモーダルプロジェクトではサポートされていません。

モデルをテストするには、右側のサイドバーで「Test」をクリックします。すると Test ページが開きます:

Test ページには、モデルで実行する対象として選択できるテストセットの画像がいくつか表示されます。独自の画像や動画をアップロードしたり、Web カメラで試したりすることもできます。

モデルのデプロイ手順を確認するには、「Try on My Machine」をクリックします。Roboflow Workflows にモデルをデプロイすることもできます。

HTTP API

トレーニング結果を取得

データセットのバージョンのトレーニング結果を取得します。NAS（Neural Architecture Search）トレーニング実行では、すべての子モデル、それらのメトリクス、ハードウェア固有の推奨事項、およびマイニングフロンティアデータを含むバンドル表示が返されます。標準のファインチューニング実行では、最小限のサマリーが返されます。

このエンドポイントは複数の読み取りを 1 回の呼び出しにまとめるため、モデルデータを個別に取得する必要はありません。

Endpoint

GET /:workspace/:project/:version/training/results

認証: 必要な API キーのスコープは version.read スコープ。

リクエスト

curl "https://api.roboflow.com/{workspace}/{project}/{version}/training/results?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY"

レスポンス（NAS トレーニング）

{
  "trainingId": "my-workspace/my-project/5",
  "versionId": "5",
  "status": "finished",
  "jobType": "nas",
  "modelType": "rfdetr-nas-parent",
  "modelGroup": "rfdetrNasGroup-2026-04-01",
  "modelCount": 8,
  "recommendedByHardware": {
    "jetson-orin-nano": "nas-child-1",
    "t4": "nas-child-2"
  },
  "mining": {
    "mining": {
      "progress": 0.42,
      "frontier": [{"name": "subnet-1", "mAP": 0.81}]
    },
    "baseline": [{"modelTypeDisplay": "rfdetr-nas-S"}]
  },
  "models": [
    {
      "modelId": "nas-child-1",
      "modelType": "rfdetr-nas-S",
      "status": "finished",
      "nasFamily": "child",
      "metrics": {
        "map50": 81,
        "map5095": 64,
        "f1": 78,
        "hardware": "jetson-orin-nano",
        "latency": 12.4,
        "paretoOptimalFor": ["jetson-orin-nano"]
      },
      "recommended": true
    }
  ]
}

レスポンス（ファインチューニングトレーニング）

NAS 以外のトレーニング実行では、レスポンスは最小限のバンドルになります:

{
  "trainingId": "my-workspace/my-project/3",
  "versionId": "3",
  "status": "finished",
  "jobType": "fine-tune",
  "modelGroup": null,
  "modelCount": 0,
  "models": []
}

レスポンス項目

項目

型

説明

trainingId

文字列

の複合ID workspace/project/versionId 形式

status

文字列

トレーニングステータス（例: finished, running, failed)

jobType

文字列

nas NAS 実行では fine-tune 標準トレーニングでは

modelType

文字列

トレーニングに使用されたモデルアーキテクチャ

modelGroup

string | null

NAS の子モデルのグループ識別子。 null NAS 以外の実行では

modelCount

number

トレーニング実行によって生成されたモデル数

recommendedByHardware

object

各ハードウェアターゲットに対して、そのターゲットに推奨されるモデル ID を対応付けたマップ。NAS のみ

探索

object

利用可能な場合、マイニングフロンティアとスナップショットのデータ。NAS のみ

models

array

モデルごとのサマリー（下記参照）

モデルサマリーフィールド:

項目

型

説明

modelId

文字列

公開モデル識別子（URL スラッグ）。これはで使用されるのと同じ値です POST /:workspace/models/:modelId/favorite

modelType

文字列

モデルアーキテクチャのバリアント

status

文字列

このモデルのトレーニングステータス

nasFamily

文字列

child または baseline。NAS のみ

metrics

object | null

トレーニングメトリクス（mAP、レイテンシなど）。百分率にスケーリングされています。 null トレーニングがまだ進行中の場合

recommended

boolean

存在し、 true このモデルが推奨候補であれば

エラー

ステータス

説明

404

バージョンが見つかりません

401

無効な API キー、または API キーがありません

403

API キーに次のスコープがありません version.read scope

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最終更新 13 日前

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