Ultralytics HUBでカスタムモデルをトレーニングする方法

ヌヴォラ・ラディ

3分で読める

2024年5月31日

Ultralytics HUBでカスタムYOLOモデルを簡単にトレーニングする方法をご覧ください。このステップバイステップのガイドでは、シームレスな統合、リアルタイムのトラッキング、クラウドトレーニングなど、直感的なプラットフォームについて説明します。

Ultralyticsのカスタム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を詳しくご紹介します。経験豊富な開発者でも初心者でも、Ultralytics HUBはコンピュータビジョンモデルの作成と管理に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。

Ultralytics HUBとは?

Ultralytics HUBは、お客様のデータセット、プロジェクト、モデルを扱う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。 

様々なプラットフォームと統合され、モバイルアプリ(AndroidとiOSの両方で利用可能)を介してリアルタイムの更新をサポートし、新機能で継続的に進化しています。より詳細な技術的洞察と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。

Ultralytics HUBを使い始める

ユーザーフレンドリーなインターフェイス

Ultralytics HUBで最初にお気づきになるのは、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。まだベータ版であるにもかかわらず、このプラットフォームはすでに様々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VOCCOCO、Simpsons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ます。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、Roboflowのような外部ツールと接続して画像アノテーションやデータセット作成を行うことができます。

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。
    ‍。
  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。
  3. モデルを選ぶ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る。この例では、YOLOv8 nanoモデルを使用する。
  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。GPUと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するだけで完了します。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。
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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。
  • HUBクラウドUltralytics HUB Cloud Training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ます。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、事前訓練されたモデルを微調整し、様々なアプリケーション用にエクスポートすることが簡単にできます。

Google Colabでモデルをトレーニングする:

  1. Ultralyticsをインストールします:ノートブックにUltralyticsをインストールするコマンドを実行してください。
  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。
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図1.Ultralytics HUBでモデルをトレーニングする方法を説明するニコライ・ニールセン

トレーニングの進捗状況のモニタリング

Ultralytics HUBは、モデルの学習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できます。また、このプラットフォームはトレーニングデータを可視化し、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。

高度な機能と統合

クラウドトレーニングとロボフローの統合

Ultralytics HUBはクラウドトレーニングを導入し、ユーザーはローカルで設定することなく、クラウド上で直接モデルをトレーニングできるようになった。このプラットフォームはまた、画像の注釈付けやデータセットの準備のためにRoboflowと統合されている。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効率化されます。

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、訓練されたモデルの能力を実証するのに最適です。

まとめ

Ultralytics HUBはコンピュータビジョンの世界を大きく変えるもので、カスタムYOLOモデルをこれまで以上に簡単にトレーニングすることができます。ユーザーフレンドリーなインターフェイス、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、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はあなたをカバーします。

なぜ待つのですか?今すぐUltralytics HUBに飛び込み、数回の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!

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