Universe で Model を見つける

コンピュータビジョンプロジェクトで使用できる学習済み models を Universe で見つけられます。

Universe 上の 50,000 件以上のデータセットには、そのデータセットに関連付けられた学習済みモデルもあります。これらのモデルは、あなたのコンピュータビジョンプロジェクトで Workflows.

Universe でデータセットを見つけるには、検索バーに識別したい対象を入力します。検索ページで、「Has a Model」ボックスにチェックを入れます:

これにより、学習済みモデルを含むデータセットのみに検索結果が絞り込まれます。

結果をクリックして、そのプロジェクトの詳細を確認します。

データセットのホームページにはメトリクスが表示されます。これらのメトリクスはモデルの種類によって異なります。たとえば物体検出では mAP、precision（適合率）、recall（再現率）が表示され、classification では accuracy（正解率）が表示されます。

「Try This Model」セクションに画像をアップロードして、最新のモデルバージョンを試せます。

サイドバーの「Models」をクリックして、すべての学習済みモデルを表示し、試すものを 1 つ選ぶこともできます:

Models ページを開くと、プロジェクトのテストセットにあるサンプル画像の結果が、画像上にプロットされて表示されます:

Universe Model をデプロイする

各 Universe model ページには「Deploy Model」ボタンがあり、これをクリックすると複数のデプロイオプションを含むモーダルが開きます:

Code Snippet: モデルを呼び出すための、Python、JavaScript、または cURL のすぐに使えるコードです。 Serverless API。各スニペットには、「Copy prompt」ボタンが含まれており、これを押すと AI コーディングエージェントに貼り付けられる構造化プロンプトをコピーできます。
MCP: 次を接続するためのセットアップ手順 Roboflow MCP Server Claude Code、Cursor、または Codex に。接続すると、エージェントは Roboflow モデルで直接推論を実行できます。
Custom Workflow: 事前構築済みの Workflow 検出、カウント、可視化などの一般的なタスク向けテンプレート。

モーダル上部の Roboflow Agent 入力欄にプロンプトを直接入力して、モデルを使った構築についてのガイド付き会話を開始することもできます。