最初のオブジェクト検出を開始します Roboflowのプロジェクト。
データセットのアップロード-> Roboflowを使用したデータセットの生成とモデルのトレーニング。プラス：データセットヘルスチェックのクイックインサイト、前処理と拡張の手順の選択、さまざまなアノテーション形式でのエクスポート、推論を実行するためのモデルのデプロイ。
取り上げるトピック：
プロジェクトの作成
アノテーションバッチとは何ですか？画像のアップロード（注釈バッチの操作、および注釈ワークフロー）
プロジェクトに追加するためにRoboflowユニバースから画像を取得する
注釈バッチへの画像のアップロード（新しい注釈のない画像、すでに注釈が付けられている画像、ビデオファイル）
注釈ツールの使用
アノテーションバッチを完了し、モデルトレーニング用のデータセットのバージョンを生成する
Roboflowからプロジェクトへの画像のアップロード
注釈バッチをナビゲートし、新しい画像をアップロードする
バージョンの生成：前処理と拡張に関する簡単な入門書
データセットヘルスチェックの入門書
- 注釈の総数、注釈のヒートマップ、平均画像サイズ、各クラスのラベル数（クラスバランス）などのデータセットの洞察
- データセットヘルスチェック：データセットの改善
- ヘルスチェック：クラスでフィルタリング
モデルのトレーニング
ラベルアシストの使用
Roboflowモデルライブラリを使用したカスタムモデルのトレーニング
Roboflow Trainの結果： モデルの推論/展開オプションと実行中のテスト
次のステップ：
モデルのテストとデプロイ
デプロイ： Roboflow InferenceAPIの使用