Universe チェックポイントからトレーニングする
Roboflow Universe にある 50,000+ の学習済みモデルのいずれかに基づくチェックポイントからトレーニングを開始します。
Roboflow Universe チェックポイントからのトレーニング
まず、Universe プロファイルで現在のプロジェクトの Workspace を選択し、Transfer Learning に使用したいデータセットを「Starred」していることを確認してください。
Roboflow Universe で Workspace プロファイルを切り替える さらに、選択したデータセットに「Model」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「Try Pre-Trained」モデルが表示されているかを確認してください。表示されていない場合、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。
Roboflow Universe データセットの Model タグ Roboflow Universe データセットのランディングページにある「Try Pre-Trained Model」と Model タグ 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、トレーニングしたいバージョンを選択します。
Roboflow Train で既にトレーニングされていないデータセットバージョン（バージョンに緑色のチェックマークが表示されていないもの）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 プロジェクトをトレーニングしている場合は、この Fast または Accurate のオプションは表示されません。これらのプロジェクトタイプでは、「Continue」をクリックしてから「Start Training」をクリックするだけでトレーニングジョブを開始できます。
「Select a Model」の下で、Roboflow Universe でマーク（Starred）したデータセットのプロジェクト名を選択します。
次に「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メールが届きます。
トレーニングジョブの進行状況を監視できます。UI はトレーニングを開始するためにマシンが起動する様子を表示します。
トレーニング後、モデルは推論に使用でき、カスタムアプリケーションに組み込むことができます。詳細は Inference Documentation ページ をご覧ください。
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