ローカライズされた読書ガイド

huggingface-vision-trainer目的、用途、および情報源

物体検出のためのビジョンモデルを訓練および微調整する（D-FINE、RT-DETR v2、DETR、YOLOS）、画像分類（timm モデル — MobileNetV3MobileViT、ResNet、ViT/DINOv3（さらに、トランスフォーマーの分類器も含む）SAM/SAM2Hugging Face Jobs クラウド GPU 上で Hugging Face Transformers を使用したセグメンテーション。COCO フォーマットのデータセットの準備、Albumentations 拡張、mAP/mAR評価、精度指標、SAMセグメンテーションbbox/pointプロンプト、DiceCE損失、ハードウェア選択、コスト見積もり、Trackioモニタリング、およびHub永続性。ユーザーがトレーニングオブジェクト検出、画像分類、SAM、SAMについて言及する場合に使用します。2セグメンテーション、画像マッティング、DETR、D-FINE、RT-DETR、ViT、timm、MobileNet、ResNet、バウンディングボックスモデル、またはHugging Face Jobsにおけるビジョンモデルのファインチューニング。

ソースを取得しました: 2026-10-29

出典リポジトリ: huggingface/skills
SKILL.md: skills/huggingface-vision-trainer/SKILL.md
リポジトリの Star: 11,241
リポジトリの最終更新: 2026-10-30
能力分類: デザイン
最終収集時刻: 2026-10-31 10:38 UTC+08:00

ライセンス: Apache-2.0

オリジナルのSKILL.md

ワークフローの抜粋は、Codezによる実行可能な指示ではなく、あくまでも参考資料です。このページを作成するために、サードパーティ製のスキルは実行されていません。

以下の目的とワークフローに関する記述は、上流工程に関する資料であり、読みやすいように整理・翻訳されています。これらは、別途ラベル付けされたCodez編集分析とは区別されます。

このスキルが何をするか

上流ワークフローの仕組み

自動バウンディングボックス前処理

オブジェクト検出トレーニングスクリプト（scripts/object_detection_training.py) bbox フォーマットの検出 (xyxy→xywh 変換)、bbox のサニタイズを自動的に処理します。image_id生成、文字列カテゴリ→整数への再マッピング、データセットの切り捨て。手動による前処理は不要です。データセットがobjects.bboxそしてobjects.category列。

上流への航路 · L113 ↗

トレーニングワークフロー

このチェックリストをコピーして進捗状況を追跡します: ステップ1前提条件の確認上記の前提条件チェックリストに従ってください。手順2データセットの検証

上流への航路 · L117 ↗

クイックスタート — 物体検出

のscript_args以下は、どちらの送信方法でも同じです。指示番号を参照してください。1両者の決定的な相違点について。

上流への航路 · L365 ↗

上流への航路 · bash ↗

uv run scripts/dataset_inspector.py --dataset username/dataset-name --split train
uv run scripts/estimate_cost.py --help

要件とセットアップ

前提条件チェックリスト

研修業務を開始する前に、以下を確認してください。

上流への航路 · L35 ↗

データセットの要件 — 物体検出

データセットはハブ上に存在する必要があります。注釈は以下を使用する必要があります。objects列bbox、category（オプションで）area）サブフィールド

上流への航路 · L45 ↗

制限事項と品質チェック

このファイルからは、個別の制限に関する記述は選択されていません。これは、このスキルがあらゆる入力や環境において安全であることを意味するものではありません。ソースコード全体を確認し、ご自身で結果を検証してください。

まずは安全なトライアルから始めましょう

サポートされているホストとリポジトリのインストール手順を確認してください。スキルディレクトリと、それに関連付けられているスクリプト、アセット、ドキュメントはまとめて保管してください。SKILL.md単独では依存関係を省略できる場合があります。
エージェントに実際の入力、希望する出力、および受け入れ基準を指定してください。呼び出し構文と利用可能なツールはホストによって異なります。このサイトは、汎用的なインストールコマンドを前提としていません。
使い捨てプロジェクトまたはコピーで、元のワークフローを試してみてください。ファイル、リモートサービス、または課金対象リソースを変更する操作は、許可する前に必ず確認してください。
出力結果をソースの品質チェックおよび独自の要件と照らし合わせて検証してください。トリガーが成功したことやリポジトリのスター数が多いことだけでは、正しい結果とは言えません。

スキルフォーマットとディレクトリの仕様 ↗

詳細は出典元をご覧ください。

翻訳と範囲

この読書ガイドは、ピン留めされた上流からの抜粋を選りすぐっていますSKILL.md翻訳は補助的なものです。完全なマニュアルではなく、互換性テスト済みであることを保証するものでもありません。ご使用前に原文および参照ファイルをお読みください。

この紹介文は、下記に固定表示されているバージョンに関するものです。現在のリポジトリのアクティビティと収集時間は別途表示されます。

ピン留めされたソース: 原文を読む ↗
ソースを取得しました: 2026-10-29T09:32:23Z
ソースコミット: fabc634a893f62ad5c2039830397efa35fa62715
ソースSHA-256: c7aba4de75fa6595ffdaf5c50136786e8346aba0c9ff0261eaee656af4a3b0d9

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