クラウド YOLO モデルトレーニング
クラウドで GPU アクセラレーションを使用して YOLOv5/v8/v9/v10/v11 モデルをトレーニング。WebSocket でリアルタイム進捗監視。
ソリューション
Cloud YOLO Training
クラウド GPU アクセラレーションを使用して、ブラウザから直接オブジェクト検出モデルをトレーニング。ローカル環境の設定は不要です。
クラウド学習モデル出力マルチフォーマットモデルエクスポート
クラウド YOLO モデルトレーニング
クラウド GPU アクセラレーションを使用して、ブラウザから直接オブジェクト検出モデルをトレーニング。ローカル環境の設定は不要です。
アップロード、API、共有 workflow からプロジェクトを開始
AI の速度と人手レビューを組み合わせて品質を維持
学習、エクスポート、納品を一続きで管理
必要に応じてセキュリティ、監査、権限、プライベート導入に対応
すべての機能
マルチフォーマットモデルエクスポート
トレーニング済みモデルを PyTorch、ONNX、TensorRT、CoreML、TFLite、OpenVINO、NCNN など複数のフォーマットにエクスポート。
成果重視
AI 事前ラベリング、クラウド学習、モデルエクスポートを日常の workflow で使うチーム向けです。
アノテーション、レビュー、学習、納品を 1 つの workflow で
アップロード、API タスク、自動ジョブから始めて、AI 事前ラベリング、人手レビュー、クラウド学習、エクスポート、納品までをシステム切り替えなしで進められます。
01
アップロード、API タスク、自動ジョブを 1 つの workspace に集約
手動アップロード、API リクエスト、自動タスクを同じ workflow で管理し、すべての案件を見える化します。
02
まず AI を動かし、重要なチェックポイントだけ人に渡す
事前ラベリングと自動化で速度を出しつつ、低信頼サンプルと重要なチェックポイントはプロ向けエディタに戻して人手レビューを行います。
03
学習、エクスポート、成果物処理を自動でつなぐ
レビューが完了すると、学習、エクスポート、モデル納品が自動で続き、顧客自身が流れをつなぎ合わせる必要はありません。
04
納品サマリーを受け入れ対象にする
最終成果は単なるダウンロードリンクではなく、指標、バージョン、納品入口を含む追跡可能なサマリーです。
標準納品サマリーに含めるべき内容
workflow 状態、現在フェーズ、タイムライン
人手レビュー結果と承認メモ
学習指標、エクスポート形式、モデルバージョン
ダウンロード入口、ハンドオフリンク、共有可能なサマリーページ
ソリューション
おすすめの次の一歩
まずは 2D/3D Studio で手を動かし、共有レビューや学習が必要になったら Workflow Cloud へ。プライベート導入や高度な管理が必要なら Enterprise オプションを選べます。