カスタムビジョンAI運用の効率化
UltralyticsとRoboflowの新しいパートナーシップで、シームレスなYOLOv5モデルトレーニングを体験してください。コンピュータービジョンAIの開発者を支援します。
コンピュータビジョンをより身近なものにすることを目指し、Ultralyticsは、YOLOv5の公式データセット管理・アノテーションツールとしてRoboflowと提携したことを発表いたします。
Roboflowの目的は、データの収集とラベリング、モデルのトレーニング、そして能動学習（アクティブラーニング）を活用したモデルの迅速な改善といったプロセスを効率化することで、開発者がより優れたコンピュータビジョンモデルを構築できるようにすることです。これにより、開発者は機械学習の細かな作業やコンピュータビジョンのインフラ構築ではなく、ドメイン固有の課題により多くの時間を割けるようになります。
Roboflowは、私たちのビジョンを共有するオープンソースプロジェクトへのサポートを継続的に示してきました。2020年6月に公開された同社のガイド「How to Train YOLOv5 on Custom Dataset（カスタムデータセットでYOLOv5をトレーニングする方法）」をぜひご確認ください。
Ultralyticsのミッションは、すべての開発者が利用しやすいVision AIツールを作成することで、AIを簡単にすることです。YOLOv5を使用することで、開発者は最先端のビジョンモデルを自身のプロジェクトでトレーニングし、デプロイを開始できます。
AIを簡単にという共通のビジョンのもと、RoboflowとUltralyticsはそれぞれの強みを活かし、ユーザーの皆様により大きな機能性を提供します。この度のパートナーシップにより、カスタムモデルのトレーニングがこれまで以上に容易になり、新たなサポート体制が整いました。
Link to this sectionカスタムモデルのトレーニングを容易にする新しいパートナーシップの紹介#
YOLOv5は、そのシンプルさと実世界での利用における精度の高さから、現在世界で最も人気のあるAIの一つとなっています。この新しいRoboflowとの統合により、YOLOv5のトレーニングとデプロイをさらにシームレスに体験できるようになります。
Roboflowのpip packageを使用することで、カスタムデータセットのラベリングからYOLOv5のトレーニングに向けたエクスポートまでを自動化でき、能動学習（アクティブラーニング）を活用した開発が可能になります。これにより、コンピュータビジョンの細かな作業に費やす時間を省き、MLOpsプロセスを効率化できます。機械学習の煩雑な作業を排除し、コンピュータビジョンをYOLOのように簡単にしましょう。
Link to this section何から始めればよいですか？#
新しいYOLOv5 Colab notebookを使用することで、カスタムデータセットでのモデルトレーニングが簡単に行えるようになりました。開始するには、以下の手順に従ってください。
- YOLOv5カスタムトレーニング用Colabノートブックを開く
- pip install roboflowを実行して、Roboflowデータセットの使用を開始する
- Roboflowから希望するフォーマットでプロジェクトをエクスポートする
- カスタムトレーニング用のコードスニペットが生成されます
- アカウントからスニペットをコピーして、ノートブック内の指定された場所に貼り付ける
Voilà!（これで完了です）
RoboflowとUltralyticsのパートナーシップ
詳細については、以下のRoboflowビデオチュートリアルをご覧ください。
Link to this sectionコンピュータビジョンの分野におけるエキサイティングな時代#
Roboflowの最新機能とYOLOv5の強みの組み合わせは、非常に強力なMLOpsソリューションを実現します。AIを簡単にという共通のビジョンを通じて、UltralyticsとRoboflowが切り拓く可能性に期待を寄せるとともに、ユーザーの皆様がこの新しい統合を使用して何を作り出すのかを楽しみにしています。
開発者コミュニティの皆様が達成されるブレークスルーについてお聞きできることを楽しみにしております！
