ファインチューニングモデルを使用

動画内のフレームでファインチューニングモデルを実行します。

RoboflowにトレーニングまたはアップロードしたモデルをVideo Inference APIで使用できます。

Fine-Tuned ModelをVideo Inference APIで使用する

まず、RoboflowのPythonパッケージをインストールします:

pip install roboflow

次に、新しいPythonファイルを作成し、以下のコードを追加します:

from roboflow import Roboflow

rf = Roboflow(api_key="API_KEY")
project = rf.workspace().project("PROJECT_NAME")
model = project.version(MODEL_ID).model

job_id, signed_url, expire_time = model.predict_video(
    "football-video.mp4",
    fps=5,
    prediction_type="batch-video",
)

results = model.poll_until_video_results(job_id)

print(results)

上記の内容を以下のように置き換えてください:

• API_KEY：ご自身のRoboflow APIキーに置き換えてください

• PROJECT_NAME：ご自身のRoboflowプロジェクトIDに置き換えてください。

• MODEL_ID：ご自身のRoboflowモデルIDに置き換えてください。

重要な注意: 現在、Roboflowのビデオ推論は2023年6月30日以降にRoboflow内でトレーニングされたモデルのみをサポートしています。以前のモデルにも対応できるよう取り組んでいます。

APIキーの取得方法を学ぶ.

モデルIDの取得方法を学ぶ.