Universeのチェックポイントから学習する

Roboflow Universeで利用できる5万以上の学習済みモデルの1つに基づくチェックポイントから学習を開始します。

Roboflow Universeの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に対するWorkspaceを選択していること、そしてTransfer Learningに使いたいデータセットに「Starred」を付けていることを確認してください。

Roboflow UniverseでWorkspaceプロフィールを切り替える

さらに、選択したデータセットに「Model」タグが付いていること、および／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」モデルがあることを確認してください。そうでないと、トレーニング用チェックポイントとしてWorkspace内で利用できません。

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 Main App UIで、対象のデータセット／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。

• 次のいずれかの バージョン で、Universeのチェックポイントから1つ以上のトレーニングを開始できます。すでにトレーニングがあるバージョンも含まれます。各トレーニングは1つ以上のモデルを生成します。

「Start Training」をクリックします。

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

• Single-Label Classification、Multi-Label Classification、またはSemantic Segmentationのプロジェクトをトレーニングしている場合、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、そのまま「Continue」をクリックし、次に「Start Training」をクリックしてトレーニングジョブを開始できます。

「Select a Model」で、Roboflow UniverseでStarredを付け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宛にメールが届きます。

トレーニング結果を確認する

トレーニングジョブの進行状況を監視できます。UIには、トレーニング開始に向けてマシンが起動している様子が表示されます。

モデルをデプロイする

トレーニング後、モデルはinferenceに使用でき、カスタムアプリケーションに組み込める状態になります。すべてのオプションについては、 Inference Documentation page をご覧ください。