対応モデル

All models you can deploy with Roboflow.

Roboflow を使用すると、物体検出、セグメンテーション、分類、キーポイント、マルチモーダルモデルをデプロイできます。

これらのモデルは次の方法でデプロイできます Workflows 使用：

• Serverless Hosted API V2

• サーバーレスホスト型 API

• Dedicated Deployment（CPU または GPU）

• Roboflow Inference

下表は一般的なモデルと、それらがトレーニング、 モデル重みのアップロード および モデル重みのエクスポート/ダウンロード.

この表は、Serverless Hosted API（V1 および V2 を含む）でデプロイできるモデルについて説明しています。

モデルが Serverless Hosted API でサポートされていない場合は、 Dedicated Deployment GPU を備えた Dedicated Deployment または Roboflow Inference を使用してご自身のハードウェア上でデプロイする必要があります。

すべてのモデルは次で使用できます Batch Processing.

マルチモーダルモデルを使用する場合は、最適なパフォーマンスを得るために GPU を構成した Dedicated Deployments または Batch Processing の使用を推奨します。

モデル	タスクタイプ	Roboflow でのトレーニングはサポートされていますか？	モデル重みのアップロードはサポートされていますか？	モデル重みのエクスポートはサポートされていますか？	Serverless Hosted API V1 および V2 でサポートされています
Roboflow 3.0	物体検出、分類、キーポイント検出、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション
RF-DETR	オブジェクト検出
YOLOv12	オブジェクト検出
YOLO11	物体検出、インスタンスセグメンテーション、キーポイント検出
YOLOv9	オブジェクト検出
YOLOv8	物体検出、インスタンスセグメンテーション、キーポイント検出
YOLOv8	分類
YOLOv7	インスタンスセグメンテーション
YOLOv5	物体検出、インスタンスセグメンテーション
Roboflow Instant	オブジェクト検出
ViT	分類
ResNet	分類
Florence 2	マルチモーダル
PaliGemma 2	マルチモーダル、物体検出
Qwen2.5-VL	マルチモーダル
SmolVLM2	マルチモーダル
SmolVLM 256M	マルチモーダル

Workflows でサポートされているモデル

上記のすべてのモデルに加え、Segment Anything 2、CLIP、OpenAI の GPT モデルなど、他のモデルも Workflows で実行できます。 Workflow で実行できるモデルの完全な一覧を参照してください。