Ultralytics クイックスタート
Ultralytics 、ユーザーフレンドリーで直感的な操作性を追求し、ユーザーが迅速にデータセットをアップロードし、YOLO トレーニングできるように設計されています。選択可能な事前学習済みモデルを多数提供しているため、ユーザーは簡単に利用を開始できます。モデルがトレーニングされると、ブラウザ上で直接テストが可能であり、ワンクリックで本番環境にデプロイできます。
journey
title Your First Model in 5 Minutes
section Sign Up
Create account: 5: User
Select region: 5: User
section Prepare Data
Upload dataset: 5: User
Review images: 4: User
section Train
Configure training: 5: User
Monitor progress: 3: Platform
section Deploy
Test model: 5: User
Deploy endpoint: 5: User
見る: UltralUltralytics プラットフォーム入門
はじめに
Ultralytics 、さまざまな簡単なサインアップ方法を提供しています。Google、Apple、GitHubアカウント、またはメールアドレスだけで登録・ログインが可能です。
地域選択
サインアップ時に、データリージョンを選択するよう求められます。これは、データ、モデル、デプロイメントが保存される場所を決定するため、重要な選択となります。
| 地域 | 場所 | 最適 |
|---|---|---|
| 米国 | 米国中部（アイオワ州） | アメリカ大陸のユーザー |
| EU | EU西（ベルギー） | 欧州のユーザー、GDPR準拠 |
| AP | アジア太平洋（香港） | アジア太平洋地域のユーザー |
地域は恒久的である
アカウント作成後の地域選択は変更できません。最適なパフォーマンスを得るため、ご自身またはユーザーに最も近い地域を選択してください。
プロフィールを完成させる
地域を選択後、ご自身の情報でプロフィールを完成させてください。
後で更新する
設定ページからいつでもプロフィールを更新できます。表示名、ユーザー名、自己紹介、ソーシャルリンクなどが含まれます。
ホームダッシュボード
サインイン後、Ultralytics のホームページに遷移します。ここでは包括的な概要、クイックアクション、最近のアクティビティを確認できます。
サイドバーから主要なセクションにアクセスできます：
- ホーム: クイックアクションと最近使用した項目を表示するダッシュボード
- データセット：アップロードしたデータセット
- プロジェクト：あなたのトレーニングプロジェクトとモデル
- デプロイメント: モデルのエンドポイント
- 探索：コミュニティの公開コンテンツ
クイックアクション
ホームページから、次の操作をすばやく行えます：
- データセットのアップロード：トレーニングデータの準備を開始してください
- プロジェクト作成: 新たな実験群を組織化する
- Train Model: GPU上でクラウドトレーニングを開始する
最初のデータセットをアップロード
データセットに移動し、「データセットをアップロード」をクリックしてトレーニングデータを追加してください。
Ultralytics 複数のアップロード形式をサポートしています：
| 形式 | 説明 |
|---|---|
| 画像 | JPG、PNG、WebP、TIFF、およびその他の一般的な形式 |
| ZIPアーカイブ | 画像とラベルを含む圧縮フォルダ |
| 動画 | MP4、AVI - フレームが自動的に抽出されます |
| YOLO | ラベル付き標準YOLO 構造 |
アップロード後、プラットフォームはお客様のデータを処理します：
- 画像は正規化され、サムネイルが生成される
- ラベルは解析され、検証される
- 統計は自動的に計算されます
データセットとサポートされている形式について詳しく読む。
最初のプロジェクトを作成する
プロジェクトは、関連するモデルや実験を整理するのに役立ちます。プロジェクトに移動し、「プロジェクトを作成」をクリックしてください。
プロジェクト名と任意の説明を入力してください。プロジェクトには以下が含まれます：
- モデル：トレーニング済みチェックポイント
- アクティビティログ：変更履歴
- 共有：チームメンバーと共同作業する
プロジェクトについてさらに詳しく読む。
最初のモデルをトレーニングする
プロジェクトから「モデルをトレーニング」をクリックしてクラウドトレーニングを開始します。
トレーニング構成
- データセットの選択: アップロード済みのデータセットから選択してください
- モデルを選択: ベースモデルを選択してください（YOLO11n、YOLO11sなど）
- エポックの設定: 学習反復回数
- GPU選択: コンピューティングリソースを選択
| モデル | サイズ | 速度 | 精度 |
|---|---|---|---|
| YOLO11n | ナノ | 最速 | 良い |
| YOLO11s | 小さい | 速い | より良い |
| YOLO11m | 中 | 中程度 | 高い |
| YOLO11l | 大きい | 遅い | より高い |
| YOLO11x | 特大 | 最も遅い | 最適 |
モニター研修
トレーニングが開始されると、進捗をリアルタイムで確認できます：
- 損失曲線：トレーニングと検証の損失を追跡する
- 指標:mAP、精度、再現率を各エポックごとに更新
- システム統計:GPU 、メモリ使用量
クラウドトレーニングについて詳しく読む
モデルをテストする
トレーニングが完了したら、ブラウザで直接モデルをテストしてください：
- モデルの「テスト」タブに移動してください
- 画像をアップロードするか、サンプル画像を使用してください
- 境界ボックス付きで推論結果を表示する
推論パラメータを調整する：
- 信頼度しきい値: 信頼度の低い予測をフィルタリングする
- IoU ：NMSにおけるオーバーラップ制御
- 画像サイズ: 推論用入力のサイズ変更
推論についてさらに詳しく読む。
本番環境にデプロイする
モデルを本番環境用の専用エンドポイントにデプロイします:
- モデルの「デプロイ」タブに移動してください
- 世界地図から地域を選択してください（43地域利用可能）
- 「デプロイ」をクリックしてエンドポイントを作成してください
約1分後にエンドポイントが準備完了します：
- 一意のURL: API呼び出し用のHTTPSエンドポイント
- オートスケーリング：トラフィックに応じて自動的にスケールします
- 監視：メトリクスとログの要求
エンドポイントについてさらに詳しく読む。
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