Ultralytics HUBでカスタムモデルをトレーニングする方法

ユーザーフレンドリーなインターフェイス

Ultralytics HUBでまずお気づきになるのは、その直感的なインターフェイスでしょう。ホームページからデータセット、プロジェクト、モデル、統合に簡単にアクセスできる。まだベータ版とはいえ、このプラットフォームはすでにさまざまな強力な機能を誇っている。

データセットとモデル

Ultralytics HUBには、ベンチマークによく使われるVOC、COCO、シンプソンズなどの標準データセットがあらかじめ搭載されている。これらのデータセットは充実しており、COCOは80クラス、14万枚の画像を備えている。しかし、このプラットフォームは小規模なデータセットもサポートしており、あらゆるレベルのユーザーに最適です。カスタムデータセットをアップロードしたり、画像アノテーションやデータセット準備のために Roboflowなどの外部ツールと接続して、画像の注釈やデータセットの準備を行うことができる。

プロジェクトの作成

Ultralytics HUBでの新規プロジェクトの作成は驚くほど簡単です。ステップバイステップのガイドをご覧ください：

1. プロジェクトの作成プロジェクトの作成：まず、プロジェクトに名前を付けます。この例では "Object Detection "としましょう。
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2. データセットを選択する：利用可能なオプションからデータセットを選択します。簡単のために、14,000枚の画像があるSimpsonsデータセットを使う。
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3. モデルを選ぶYOLO モデルを選択します。Ultralytics HUBは、以下の様々なモデルをサポートしています。 YOLOv5 および YOLOv8.この例では、YOLOv8 nanoモデルを使用する。
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4. ハイパーパラメーターの調整：エポック数、画像サイズ、バッチサイズなどの設定を調整する。また、GPU またはCPU のどちらを使用するかを選択し、キャッシュオプションを設定することもできます。

モデルのトレーニング

プロジェクトがセットアップされると、モデルのトレーニングはクリックひとつで完了します。Ultralytics HUBは複数のトレーニングオプションを提供しています：

• ローカルトレーニング：ローカル トレーニング：ローカル マシンにUltralytics インストールし、トレーニング スクリプトを実行します。
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• Google Colab：必要なコードがあらかじめ設定されたGoogle Colabノートブックを開きます。このオプションはコーディングを必要とせず、クラウド上でシームレスに動作します。
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• HUBクラウド Ultralytics HUB CloudTrainingは、YOLO モデルをトレーニングするためのコード不要のソリューションを提供し、ノンコーディング者やビジネスオーナーに最適です。ワークフローにはデータセットのアップロード、モデルの選択、クラウドインスタンスのセットアップが含まれ、事前学習済みモデルの微調整や様々なアプリケーションへのエクスポートが簡単に行える。

Google Colabでモデルをトレーニングする：

1. Ultralyticsインストールします：ノートブックに Ultralytics インストールするコマンドを実行してください。
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2. セットアップとAPIキー：
   ‍設定とAPIキーを入力します。
3. トレーニングを開始します：トレーニングコマンドを実行すると、モデルのトレーニングが開始されます。

トレーニングの進捗状況のモニタリング

Ultralytics HUBはモデルのトレーニング進捗をリアルタイムで追跡します。精度、精度、再現率、損失関数などの主要な指標を監視することができます。また、このプラットフォームは学習データを可視化し、時間の経過とともにモデルがどのように改善されていくかを確認することができます。

クラウドトレーニングとRoboFlow 統合

Ultralytics HUB has introduced cloud training, enabling users to train models directly in the cloud without any local setup. The platform also integrates with Roboflow for annotating images and preparing datasets. This integration streamlines the workflow from data preparation to model training.

モバイルアプリ

Ultralytics HUBアプリは、リアルタイム物体検出をモバイルデバイスにもたらします。事前に訓練されたモデルを使用して、このアプリはiPhone 14 Pro上で毎秒30フレームで動作するCOCOデータセットから高い精度で物体を検出することができます。この機能は、実世界のシナリオでモデルをテストし、学習済みモデルの能力を実証するのに最適です。