docs: モデルの保存方法を記述

runs/detect/README.md

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+このREADMEは工事中です
+
+# 学習後の保存方法について
+
+## trainのディレクトリ構造
+
+学習後の結果は`runs/detect/<name(番号)>`に保存されます。`<name(番号)>`は学習時にコマンドで指定したnameオプションの値です。<br>
+同じnameオプションの値を指定した場合、`<name(番号)>`の値がインクリメントされます。
+
+そのディレクトリの中身は、学習結果の可視化, モデルの重みファイル, ログファイルなどが保存されています。
+
+## 学習後について
+
+学習でよいスコアが出た場合は、`runs/detect/<name(番号)>/`にREADME.mdを作成してください。
+
+その際のREADME.mdのフォーマットは以下の通りです。
+
+コマンドに学習時のコマンドを、結果に学習後のコンソール画面のスクショパス(console.png)を記載してください。
+
+````markdown
+## コマンド
+
+```bash
+# ここに学習時のコマンドを記載してください
+
+例:
+yolo detect train \
+    cfg='cfg/sugarcane.yaml' \
+    data=datasets/sugarcane/data.yaml \
+    model=weights/yolov10x.pt \
+    name='yolov10x-sugarcane' \
+    epochs=300 \
+    batch=16 \
+    imgsz=640 \
+    device=0
+```
+
+## 学習過程
+
+![results.png](./results.png)
+
+## 結果
+
+![結果のスクショを同ディレクトリ内の`console.png`に保存してください](./console.png)
+````
+
+READMEの例は<<いつか上げる。それまでは[YOLOv9の実装](https://github.com/TechC-SugarCane/train-YOLOv9/tree/main/runs/train/yolov9-e-pineapple-たたき台)を参考にしてほしい>>を参照してください。
+
+## モデルの保存
+
+現在GitHubに上がっているスコアより良いモデルができた場合、<<たぶんfuggingface>>に`best.pt`をアップロードしてください。