モデルをトレーニングする

Roboflowインターフェースでコンピュータビジョンモデルをトレーニングできます。

Roboflowは2つのトレーニングオプションを提供しています：

• Roboflow Train：本番環境向けモデルの作成に最適な当社の主力トレーニングサービスです。

• Roboflow Instant：テストに最適なモデルを数分でトレーニングします。

画像アノテーションのバッチを承認すると、Instantモデルが自動的にトレーニングされます。これらのモデルはすぐに使用できます。

Roboflowでトレーニングされたモデルは、オンデバイス推論サーバーであるInferenceや、Serverless Hosted APIとWorkflows、Workflowsによるバッチ処理、またはモデルAPIエンドポイントを使用してクラウドでデプロイできます。

モデルをトレーニングする

コンピュータビジョンモデルをトレーニングするには、まず データセットバージョンを生成します.

「カスタムトレーニング」ボタンをクリックしてトレーニングジョブの設定を開始します：

モデルアーキテクチャを選択する

次に、モデルアーキテクチャを選択する必要があります。これはモデルのトレーニングに使用される機械学習技術です。

トレーニングできるモデルアーキテクチャは、設定したプロジェクトの種類によって異なります：

• 物体検出：RF-DETR、Roboflow 3.0、YOLOv11、YOLOv12、YOLO-NASモデルをトレーニングできます。

• 分類：ViTおよびResNet。

• インスタンスセグメンテーション： Roboflow 3.0およびYOLO11。

• キーポイント検出： Roboflow 3.0およびYOLO11。

• マルチモーダル：Florence 2、PaliGemma 2、Qwen-2.5 VL。

物体検出には、RF-DETRが最高の精度を提供します。

プロジェクトタイプで利用可能なアーキテクチャを選択し、「続行」をクリックします：

モデルサイズを選択する

次に、モデルのサイズを設定する必要があります。

モデルサイズは、選択したモデルのアーキテクチャによって異なります。例えば、最先端の物体検出モデルであるRF-DETRでは、Nano、Small、Medium、Baseが用意されています：

Roboflow 3.0では、FastとAccurateのトレーニングオプションがすべてのユーザーに提供されます。Medium、Large、Extra Largeは有料ユーザーのみ利用可能です。

チェックポイントを選択する

トレーニングオプションを選択した後、チェックポイントからトレーニングするかどうかを尋ねられます。下のタブで各モデルタイプの設定オプションを確認できます。

トレーニングジョブを開始する

トレーニングするチェックポイントを選択したら、「トレーニング開始」をクリックします。

その後、データセットが圧縮され、Roboflowクラウドでトレーニングの準備が行われます。

データセットの準備が完了すると、トレーニングにかかる時間の見積もりが表示されます：

データセットが大きいほど、また画像サイズが大きいほど、モデルのトレーニングに時間がかかります。

トレーニングプロセスが完了したらメールでお知らせします。ほとんどの場合、24時間以内に完了します。

料金

Roboflowでのトレーニングは、トレーニングジョブの長さに応じて料金が発生します。詳細は クレジットページ.

学生や研究者で、作業中のプロジェクトにクレジットが必要な場合は、 追加クレジットを申請できます.