एक मॉडल ट्रेन करें

Roboflow डैशबोर्ड में अत्याधुनिक तकनीक का उपयोग करके एक मॉडल ट्रेन करें।

आप Roboflow इंटरफ़ेस में कंप्यूटर विज़न मॉडल को ट्रेन कर सकते हैं।

Roboflow दो प्रशिक्षण विकल्प प्रदान करता है:

• Roboflow Train: हमारी प्रमुख प्रशिक्षण सेवा, उत्पादन-तैयार मॉडल बनाने के लिए आदर्श।

• Roboflow Instant: कुछ ही मिनटों में परीक्षण के लिए उपयुक्त मॉडल ट्रेन करें।

जब आप इमेज एनोटेशनों के एक बैच को स्वीकृत करते हैं, तो Instant मॉडल स्वचालित रूप से ट्रेन किए जाते हैं। इन मॉडलों का तुरंत उपयोग किया जा सकता है।

Roboflow पर प्रशिक्षित मॉडलों को Inference (हमारा ऑन-डिवाइस इनफरेंस सर्वर) के साथ, या क्लाउड में Workflows के साथ हमारे Serverless Hosted API का उपयोग करके, Batch Processing with Workflows के साथ, या आपके मॉडल API endpoint के साथ परिनियोजित किया जा सकता है।

हमारी पढ़ें लाइसेंसिंग मार्गदर्शिका यह जानने के लिए कि Roboflow पर प्रशिक्षित मॉडलों का लाइसेंस कैसे निर्धारित होता है।

एक मॉडल ट्रेन करें

कंप्यूटर विज़न मॉडल ट्रेन करने के लिए, पहले एक dataset version उत्पन्न करें.

ट्रेनिंग जॉब कॉन्फ़िगर करना शुरू करने के लिए "Custom Train" बटन पर क्लिक करें:

एक Model Architecture चुनें

अगला, आपको एक मॉडल आर्किटेक्चर चुनना होगा। यह वह मशीन लर्निंग तकनीक है जिसका उपयोग आपके मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है।

आप जिन मॉडल आर्किटेक्चर को ट्रेन कर सकते हैं वे आपके सेटअप किए गए प्रोजेक्ट के प्रकार पर निर्भर करते हैं। विवरण के लिए Supported Models table में प्रशिक्षण संगतता के बारे में देखें।

ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए, RF-DETR सबसे अच्छा सटीकता देता है। इंस्टेंस सेगमेंटेशन के लिए, RF-DETR Seg (Preview) सबसे अच्छी सटीकता प्रदान करता है।

अपने प्रोजेक्ट प्रकार के लिए उपलब्ध आर्किटेक्चर चुनें, फिर "Continue" पर क्लिक करें:

एक Model Size चुनें

अगला, आपको अपने मॉडल के लिए एक आकार सेट करना होगा।

मॉडल आकार चुने गए मॉडल आर्किटेक्चर के आधार पर भिन्न होंगे। उदाहरण के लिए, RF-DETR — एक अत्याधुनिक ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल — Nano, Small, Medium, और Base प्रदान करता है:

Roboflow 3.0 के लिए, Fast और Accurate प्रशिक्षण विकल्प सभी उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध हैं। Medium, Large, और Extra Large केवल भुगतान करने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध हैं।

एक Checkpoint चुनें

एक प्रशिक्षण विकल्प चुनने के बाद, आपसे पूछा जाएगा कि क्या आप किसी checkpoint से प्रशिक्षण करना चाहते हैं। नीचे टैब प्रत्येक मॉडल प्रकार के लिए कॉन्फ़िगरेशन विकल्प दिखाते हैं।

Object Detection

आपके पास तीन विकल्प हैं:

• Train from a Previous Checkpoint: उपयुक्त जब आपके पास पहले से एक काम कर रहा मॉडल है जिसे आप सुधारना चाहते हैं।

• Train from Public Checkpoint: आपके पहले मॉडल संस्करण के लिए आदर्श, या जब पिछला प्रशिक्षण रन अपेक्षित परिणाम नहीं दे पाया हो।

• Train from Random Initialization: केवल उन्नत उपयोगकर्ताओँ के लिए, यह विकल्प आपको एक खाली स्लेट देता है जिससे प्रशिक्षण शुरू होगा। अधिकांश उपयोगकर्ताओं को इस विकल्प का उपयोग करने पर खराब परिणाम दिखाई देते हैं।

Classification/Semantic Segmentation

मैं प्रशिक्षण विकल्प कैसे चुनूं?

हम नए ऑब्जेक्ट डिटेक्शन प्रोजेक्ट्स के लिए Public Checkpoint से प्रशिक्षण करने की सिफारिश करते हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से, हम Microsoft COCO dataset पर प्रशिक्षित मॉडल से प्रशिक्षण की पेशकश करते हैं। Classification और semantic segmentation के लिए, हम केवल ImageNet से प्रशिक्षण का समर्थन करते हैं।

आप Universe पर होस्ट किए गए प्रोजेक्ट्स (केवल ऑब्जेक्ट डिटेक्शन) पर आधारित checkpoints से प्रशिक्षण कर सकते हैं। ऐसा करने के लिए, सबसे पहले Universe में एक प्रोजेक्ट पर स्टार लगाएँ. फिर, वह प्रोजेक्ट Roboflow वेब एप्लिकेशन में एक प्रशिक्षण checkpoint के रूप में उपलब्ध होगा।

इसके अलावा, आप किसी पिछले मॉडल वर्ज़न (केवल ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, इंस्टेंस सेगमेंटेशन, और कीपॉइंट डिटेक्शन) पर आधारित checkpoint से प्रशिक्षण कर सकते हैं। यह विधि तेज़ प्रशिक्षण प्रक्रिया की अनुमति देती है। हम केवल तभी किसी पिछले checkpoint से प्रशिक्षण की सिफारिश करते हैं जब आपका मॉडल अच्छी प्रदर्शन करता हो।

Checkpoint से प्रशिक्षण का अर्थ है कि आप Transfer Learningका उपयोग कर रहे हैं। Transfer Learning आपके द्वारा चुने गए मॉडल से आपके प्रशिक्षण को प्रारंभ करेगा। यह प्रशिक्षण समय को कम करने और बेहतर प्रशिक्षण स्कोर देने में मदद कर सकता है।

Scratch से प्रशिक्षण का मतलब है कि आप नहीं Transfer Learning का उपयोग कर रहे हैं। यह मॉडल वेट्स के लिए यादृच्छिक प्रारंभिक मानों के साथ आपके मॉडल प्रशिक्षण को प्रारंभ करेगा।

प्रशिक्षण जॉब शुरू करें

एक बार जब आप प्रशिक्षण के लिए एक Checkpoint चुन लेते हैं, तो Start Training पर क्लिक करें।

फिर आपका dataset ज़िप करके Roboflow क्लाउड में प्रशिक्षण के लिए तैयार किया जाएगा।

आपके dataset के तैयार होने के बाद, आपको एक अनुमान प्राप्त होगा जो दिखाएगा कि प्रशिक्षण में कितना समय लगेगा:

जितना बड़ा dataset होगा, और आपके dataset में चित्र जितने बड़े होंगे, आपके मॉडल को प्रशिक्षित होने में उतना ही अधिक समय लगेगा।

प्रशिक्षण प्रक्रिया समाप्त होने पर हम आपको ईमेल भेजेंगे। अधिकांश मामलों में, यह 24 घंटे से कम होना चाहिए।

प्राइसिंग

Roboflow पर प्रशिक्षण ट्रेन जॉब की लंबाई के आधार पर मूल्य निर्धारण किया जाता है। आप हमारे बारे में अधिक जानकारी देख सकते हैं credits page.

यदि आप एक छात्र या शोधकर्ता हैं और अपने प्रोजेक्ट के लिए क्रेडिट की आवश्यकता है जिस पर आप काम कर रहे हैं, तो आप अतिरिक्त क्रेडिट के लिए आवेदन करें.