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ワークスペースを選択し、転移学習に使用したいデータセットに「スター」を付けていることを確認してください。

さらに、選択したデータセットに「モデル」タグが付いているか、または Roboflow Universe のプロジェクトのランディングページに「事前学習済みモデルを試す」があるかを確認してください。これがない場合は、ワークスペース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「バージョン」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データセットバージョン（バージョンに緑のチェックマークがないもの）からのみトレーニングジョブを開始できます。

「トレーニング開始」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、「続行」をクリックします。

• シングルラベル分類、マルチラベル分類、またはセマンティックセグメンテーションプロジェクトをトレーニングする場合、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「続行」をクリックし、その後「トレーニング開始」をクリックしてトレーニングジョブを開始できます。

「モデルを選択」で、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。

「トレーニング開始」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メールが届きます。

トレーニング結果の表示

トレーニングジョブの進行状況を監視できます。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 推論ドキュメントページ ですべてのオプションを確認してください。