13.7.4. Trénování modelu

S označenou datovou sadou v ruce je trénování řízeným postupem na stránce Train: zafixujte verzi datové sady, vyberte architekturu a předejte běh serverům Roboflow.

13.7.4.1. Verze datové sady

Před trénováním sestaví Roboflow verzi datové sady – zmrazený snímek obrázků plus dvě transformace aplikované při vstupu:

  • Preprocessing změní velikost každého obrázku na rozlišení, na kterém model trénuje. Udržujte toto rozlišení malé: kamera spouští malé modely a detektor natrénovaný na skromném rozlišení se vejde do paměti kamery a běží rychle.

  • Augmentation syntetizuje další trénovací obrázky perturbací originálů – převrácení, posuny jasu a expozice, rozostření, šum. Každá augmentace učí model tolerovat reálnou variaci, se kterou se na kameře setká, což rozšiřuje malou ručně zachycenou datovou sadu mnohem dál.

Roboflow's saturation augmentation settings, previewing the original image alongside reduced and increased saturation versions

Náhled augmentace: každá možnost ukazuje, co provede s ukázkovým obrázkem, než ji potvrdíte do verze.

Přizpůsobte augmentace variacím, které kamera skutečně uvidí. Jas a expozice si své místo zaslouží – osvětlení se neustále mění. Vynechte ty, ke kterým ve vašem nastavení nikdy nedochází; kamera napevno připevněná na místě nikdy nevidí svislé převrácení, takže augmentace převrácením datovou sadu jen ředí.

13.7.4.2. Volba architektury

Dále vyberte architekturu modelu. Roboflow jich nabízí několik, každou s voličem velikosti, který směňuje přesnost za rychlost.

Roboflow's Select Architecture page with Roboflow RF-DETR, YOLO26, Roboflow 3.0, and YOLOv11 options, each with a model-size dropdown

Volby architektury – každá s voličem velikosti, který směňuje přesnost za rychlost inference.

Pro kameru vyberte Roboflow 3.0. Pod kapotou je to YOLOv8 a kamera dodává post-procesor YOLOv8 v ml.postprocessing.ultralytics, takže její výstup se dekóduje bez jakéhokoli kódu navíc na vaší straně. Zvolte velikost Fast – vejde se do paměti kamery a běží při použitelné snímkové frekvenci.

13.7.4.3. Spuštění trénování

Spusťte běh a trénování proběhne na serverech Roboflow – u malé datové sady obvykle hluboko pod hodinu, s e-mailem po dokončení. Stránka verze pak zobrazí trénovací grafy a metriky přesnosti: mAP, precision a recall.

Roboflow's trained-model version page showing the metrics panel with mAP, precision, recall, and F1, above the Deploy Your Model section

Natrénovaný model s jeho metrikami přesnosti. Odtud jej stránka Visualize také spustí na testovacích obrázcích nebo na webové kameře pro rychlou kontrolu rozumnosti.

Pokud jsou čísla dobrá, model je připraven k nasazení. Pokud ne, řešením je obvykle více nebo rozmanitější data – zachyťte další klip, označte jej a natrénujte novou verzi.