Universeチェックポイントからトレーニング

Roboflow Universe チェックポイントからのトレーニング

まず、Universe プロフィールで現在のプロジェクトの Workspace を選択し、転移学習に使用したいデータセットを「スター」してください。

さらに、選択したデータセットに「Model」タグが付いているか、Roboflow Universe のプロジェクトのランディングページに「Try Pre-Trained」モデルがあるかを確認してください。そうでない場合、そのデータセットは Workspace 内でトレーニングチェックポイントとして利用できません。

次に、Roboflow メインアプリの UI で、対象データセット／プロジェクトの「Versions」ページに移動します。トレーニングしたいバージョンを選択してください。

• Roboflow Train ですでにトレーニングされていない（バージョンに緑のチェックマークがない）データセットバージョンからのみトレーニングジョブを開始できます。

「Start Training」をクリックしてください。

次に、Fast または Accurate モデルを選択し、「Continue」をクリックします。

• Single-Label Classification、Multi-Label Classification、または Semantic Segmentation プロジェクトの場合、この Fast または Accurate の選択肢はありません。これらのプロジェクトタイプでは「Continue」をクリックし、その後「Start Training」でトレーニングジョブを開始できます。

「Select a Model」では、Roboflow Universe でスターを付けたデータセットのプロジェクト名を選択してください。

「Start Training」をクリックしてトレーニングジョブを開始します。トレーニングジョブが完了すると、登録されているアカウントのメールアドレスに通知が届きます。

トレーニング結果の確認

トレーニングジョブの進捗を監視できます。UI には、トレーニング開始のためにマシンが起動している様子が表示されます。

モデルのデプロイ

トレーニング後、モデルは推論やカスタムアプリケーションへの組み込みに使用できるようになります！詳細は Inference Documentation ページ ですべてのオプションをご覧ください。