HuggingFaceオープンソースのコンピュータビジョンに飛び込もう！転移学習、トランスフォーマーについて学び、8,000以上のモデルを探索しましょう。Merve Noyanの洞察と実践的なデモに参加し、開発者にAI探索の革新を促します。
YOLO VISION 2023(YV23)イベントのハイライトを紹介する。 HuggingFaceHuggingFaceは、言語アプリケーションの効率的な開発のための事前訓練されたモデルを持つリーディングNLPプラットフォームです。彼女の講演では、オープンソースコンピュータビジョンの世界についての素晴らしい洞察を共有しました。
転移学習、トランスフォーマー、そしてオープンソースのコンピュータビジョンエコシステムの魅力的な世界への旅にご参加ください。
Merve 氏は、転移学習に関する簡単な入門から始めました。これは、あるニューラルネットワークから別のニューラルネットワークに知識を転送できる魔法の杖です。エッジやコーナーなどの初期層の普遍的な特徴でモデルをトレーニングし、特定のタスクに合わせて微調整することを想像してみてください。これが転移学習の本質であり、データの依存関係を減らし、精度を高めます。
Merve 氏は、ResNet や Inception などの古典的な畳み込みバックボーンを強調し、今後の変革の旅の舞台を整えました。
Transformerの特長は何でしょうか？Merve氏はそれをなぞなぞに例え、従来の畳み込みベースのモデルとの違いを示しました。その秘訣は、ラベル付けされたデータを必要とせずに特徴を捉える、教師なし学習を実行できる能力にあります。Vision Transformer、Data Efficient Transformer、CLIP、SWIM CLIPは、彼女が紹介したTransformerベースのモデルの中でも特に注目すべきものでした。
オブジェクト検出のために設計されたトランスフォーマーモデルを サポートするUltralytics 共通の土台を築く。このモデルは、効果的なハイブリッドエンコーダ、IOUを意識したクエリー選択、調整可能な推論速度を特徴としている。特筆すべきは、他の Ultralytics YOLOv8モデルでお馴染みのパターンを踏襲しており、予測、トレーニング、検証、エクスポートのオプションを提供します。
Merveは次にHuggingFace提供する、古典的なコンピュータビジョンタスクのための8,000以上のモデルと、マルチモーダルアプリケーションのための10,000以上のモデルの宝庫を掘り下げた。HuggingFace Hubは、なんと3,000以上のデータセットを誇り、開発者と愛好家のための遊び場となっている。メルヴェは、HuggingFace一貫したAPIのおかげで、様々なユースケースのためにすぐに使えるモデルを提供するシームレスな体験を強調した。
講演は実践的なデモンストレーションに移行し、いかに楽にモデルを扱うことができるかを披露した。モデルやプロセッサのインスタンス化から、Trainer APIを使った微調整まで、MerveはHuggingFace Transformersライブラリが開発者の最良の友であることを明らかにした。彼女は、個人的にお気に入りのPipeline APIも紹介し、ユーザーのワークフローを簡素化した。
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Merveは、視覚的な質問に答えるためのPlotモデル、画像キャプションのためのBlip、画像セグメンテーションのための強力なSegment Anythingモデルなど、いくつかの素晴らしいアプリケーションを垣間見ることで講演を締めくくりました。HuggingFace エコシステムのPipeline APIがスポットライトを浴び、技術的なことに深く潜ることなくモデルを簡単に使えるようにした。
さらに、MerveがElysian Diffusionで光学的な錯覚を作り出す様子を紹介し、AIの世界に楽しいひねりを加え、魅力的な体験となりました。
結論として、Merveの話は私たちにインスピレーションを与え、オープンソースのコンピュータビジョンの無限の可能性を探求したくてうずうずさせた。HuggingFace 、AIを本当にアクセスしやすく、楽しく、エキサイティングなものにし、開発者に創造性を解き放つ力を与えました。オープンソースコミュニティの未来と、そこに秘められた素晴らしいイノベーションに乾杯！
講演の全編はこちらでご覧ください。
