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AWS Lambda で動く、プロンプトライクな物体検出システム ~ builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
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ルームクリップ株式会社 CTO の平山と申します。 この記事では、画像の物体検出を「プロンプトでいい感... ルームクリップ株式会社 CTO の平山と申します。 この記事では、画像の物体検出を「プロンプトでいい感じに」運用する一つの手法を紹介します。 多くの機械学習モデルでは、最適出力を求める過程で「訓練」が必要となるケースがありますが、そのためには大量の教師データと大規模な演算能力が前提となり、手を出しにくいこともあります。今回紹介する実装は、その問題を解決する一つの手法です。具体的には、Segment Anything Model (SAM) と Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP) を上手く組み合わせることで、CPU 環境で動くゼロショットライクな画像検出システムを提案いたします。 「十分に発達した科学技術は、魔法と見分けがつかない。」とアーサー・C・クラークは言い、「テクノロジーは自転車のようなもの」とスティーブ・ジョブズは言ったそうで
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