Ultralytics HUB でカスタムモデルをトレーニングする方法

AI主導のイノベーションを絶えず追求する中で、カスタムのUltralytics YOLOモデルのトレーニングを簡素化するために設計されたプラットフォーム、Ultralytics HUBを詳しく見ていきましょう。経験豊富な開発者であれ初心者であれ、Ultralytics HUBはコンピュータビジョンモデルを作成および管理するためのシームレスな体験を提供します。わずか数クリックでカスタムYOLOモデルをトレーニングする方法を探ってみましょう。

Link to this sectionUltralytics HUBとは？#

Ultralytics HUBは、データセット、プロジェクト、モデルを管理するために設計された包括的なプラットフォームであり、機械学習モデルのトレーニングとデプロイを容易にします。

さまざまなプラットフォームと統合され、モバイルアプリ（AndroidおよびiOSの両方で利用可能）を介したリアルタイムの更新をサポートしており、新しい機能で継続的に進化しています。より技術的な洞察やステップバイステップのワークフローについては、クラウド上でコンピュータビジョンモデルをトレーニングする方法に関するMediumの記事をご覧ください。

Link to this sectionUltralytics HUBの始め方#

Link to this sectionユーザーフレンドリーなインターフェース#

Ultralytics HUBで最初に気づくのは、その直感的なインターフェースです。ホームページからは、データセット、プロジェクト、モデル、および統合に簡単にアクセスできます。まだベータ版ですが、プラットフォームにはすでに強力な機能が揃っています。

Link to this sectionデータセットとモデル#

Ultralytics HUBには、ベンチマークによく使用されるVOC、COCO、Simpsonsなどの標準的なデータセットがプリロードされています。これらのデータセットは大規模で、COCOには80クラスと140,000枚の画像が含まれています。しかし、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いるため、あらゆるレベルのユーザーにとって理想的です。独自のデータセットをアップロードしたり、画像のアノテーションやデータセット準備のためにRoboflowのような外部ツールと連携したりすることもできます。

Link to this sectionプロジェクトの作成#

Ultralytics HUBでの新しいプロジェクト作成は非常に簡単です。始めるためのステップバイステップガイドを以下に示します：

1. プロジェクトを作成する：まず、プロジェクトに名前を付けます。この例では、「Object Detection」と呼びます。
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。簡略化のため、ここでは14,000枚の画像を含むSimpsonsデータセットを使用します。
3. モデルを選択する：YOLOモデルを選択します。Ultralytics HUBはYOLOv5やYOLOv8を含む様々なモデルをサポートしています。この例では、YOLOv8 nanoモデルを使用します。
4. ハイパーパラメータを調整する：エポック数、画像サイズ、バッチサイズなどの設定を調整します。また、GPUまたはCPUを使用するかどうかを選択し、キャッシュオプションを構成することもできます。

Link to this sectionモデルのトレーニング#

プロジェクトが設定されると、モデルのトレーニングはクリックするだけです。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：ローカルマシンにUltralyticsをインストールし、トレーニングスクリプトを実行します。
• Google Colab：必要なコードがあらかじめ構成された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が不要で、クラウド内でシームレスに動作します。
• HUBクラウド：Ultralytics HUBクラウドトレーニングは、YOLOモデルをトレーニングするためのノーコードソリューションを提供しており、コーディングを行わない方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ており、事前学習済みモデルのファインチューニングや様々なアプリケーションへのエクスポートが容易になります。

Google Colabでモデルをトレーニングするには：

1. Ultralyticsをインストール：コマンドを実行してノートブックにUltralyticsをインストールします。
2. セットアップとAPI Key：セットアップを構成し、API Keyを入力します。
3. トレーニングの開始：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。

図1. Ultralytics HUBでモデルをトレーニングする方法を概説するNicolai Nielsen。

Link to this sectionトレーニング進捗の監視#

Ultralytics HUBは、モデルのトレーニング進捗状況をリアルタイムで追跡します。精度（accuracy）、適合率（precision）、再現率（recall）、損失関数（loss functions）などの主要な指標を監視できます。プラットフォームはトレーニングデータを視覚化するため、時間の経過とともにモデルがどのように改善されるかを確認できます。

Link to this section高度な機能と統合#

Link to this sectionクラウドトレーニングとRoboflowの統合#

Ultralytics HUBはクラウドトレーニングを導入し、ユーザーがローカル環境をセットアップすることなく、直接クラウド上でモデルをトレーニングできるようにしました。また、プラットフォームは画像のアノテーションとデータセット準備のためにRoboflowと統合されています。この統合により、データ準備からモデルトレーニングまでのワークフローが合理化されます。

Link to this sectionモバイルアプリ#

Ultralytics HUBアプリは、モバイルデバイスでリアルタイムの物体検出を実現します。事前学習済みのモデルを使用することで、このアプリはiPhone 14 Pro上で毎秒30フレームで動作しながら、COCOデータセットのオブジェクトを高精度で検出できます。この機能は、現実世界のシナリオでモデルをテストし、トレーニング済みモデルの能力を実証するのに最適です。

Link to this sectionまとめ#

Ultralytics HUBはコンピュータビジョンの世界における画期的なツールであり、カスタムYOLOモデルのトレーニングをかつてないほど簡単にしました。使いやすいインターフェース、堅牢な機能、シームレスな統合により、開発者や研究者にとって必須のツールとなっています。ローカル、クラウド、または外出先でのモバイルアプリのいずれでモデルをトレーニングする場合でも、Ultralytics HUBがサポートします。

さあ、始めましょう。今すぐUltralytics HUBを活用して、わずか数クリックで機械学習プロジェクトの可能性を解き放ちましょう！