モデル

Ultralytics 、YOLO トレーニング、分析、デプロイのための包括的なモデル管理を提供します。事前学習済みモデルをアップロードするか、プラットフォーム上で直接新しいモデルをトレーニングできます。

モデルをアップロード

既存のモデル重みをプラットフォームにアップロードする：

1. プロジェクトに移動してください
2. モデルをアップロード
3. 選択してください .pt ファイル
4. 名前と説明を追加する
5. アップロードをクリック

サポートされているモデル形式：

アップロード後、プラットフォームはモデルのメタデータを解析します：

• タスクタイプ（detect、segment、姿勢推定、OBB、classify）
• アーキテクチャ（YOLO11n、YOLO11sなど）
• クラス名と数
• 入力サイズとパラメータ

モデルのトレーニング

プラットフォーム上で直接新しいモデルをトレーニングする：

1. プロジェクトに移動してください
2. クリックトレインモデル
3. データセットを選択
4. 基本モデルを選択
5. トレーニングパラメータを設定する
6. トレーニングを開始する

詳細な手順については、クラウドトレーニングを参照してください。

モデル概要

各モデルページには以下が表示されます：

トレーニング指標

リアルタイムおよび過去のトレーニング指標を表示する：

損失曲線

パフォーマンス指標

検証プロット

トレーニング完了後、詳細な検証分析を表示します：

混同行列

クラスごとの予測精度を示すインタラクティブなヒートマップ：

PR/F1 カーブ

異なる信頼度閾値における性能曲線：

輸出モデル

モデルを17種類のデプロイ形式にエクスポート:

1. エクスポートタブに移動してください
2. 対象フォーマットを選択
3. エクスポートをクリック
4. 完了時にダウンロード

対応フォーマット

データセットのリンク

モデルはソースデータセットにリンクできます：

• どのデータセットがトレーニングに使用されたかを確認する
• モデルページからデータセットにアクセスする
• データの系譜を追跡する

Platformデータセットを使用してトレーニングを行う場合、 ul:// URI形式、リンクは自動的。

表示設定

モデルを閲覧できるユーザーを制御する：

表示を変更するには：

1. モデルアクションメニューを開く
2. 編集をクリック
3. 表示の切り替え
4. 保存をクリック

モデルの削除

不要になったモデルを削除する:

1. モデルアクションメニューを開く
2. 削除をクリック
3. 削除を確認

よくある質問

どのモデルアーキテクチャがサポートされていますか？

Ultralytics すべてのYOLO をサポートします：

• YOLO11: n、s、m、l、x のバリエーション
• YOLO26: 最新世代（利用可能な場合）
• YOLOv10: レガシーサポート
• YOLOv8: レガシーサポート
• YOLOv5: レガシーサポート

学習済みモデルをダウンロードできますか？

はい、モデルページからモデル重みをダウンロードしてください：

1. ダウンロードアイコンをクリックしてください
2. フォーマットを選択（オリジナル） .pt または輸出された）
3. ダウンロードが自動的に開始されます

プロジェクト間でモデルを比較するにはどうすればよいですか？

現在、モデル比較はプロジェクト内で行われています。プロジェクト間で比較するには：

1. モデルを単一のプロジェクトに転送するか、または
2. メトリクスをエクスポートし、外部で比較する

最大モデルサイズはどれくらいですか？

厳密な制限はありませんが、非常に大きなモデル（2GB超）はアップロードと処理に時間がかかる場合があります。

事前学習済みモデルを微調整できますか？

はい！事前学習済みモデルをアップロードし、そのチェックポイントからご自身のデータセットで学習を開始してください。プラットフォームは自動的にアップロードされたモデルを起点として使用します。

📅 0日前に作成 ✏️ 0日前に更新

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