[Amazon SageMaker JumpStart] ResNet50でファインチューニングしてみました | DevelopersIO

1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 AWS re:Invent 2020で発表されたAmazon SageMaker JumpStart（以下、JumpStart）は、TensorFlow Hub や PyTorch Hub に公開されているモデルをGUIから簡単にデプロイして利用できてしまう凄い機能です。 ここDeveiopers.IOでも既に、データアナリティクス事業本部の貞松さんによって、ResNet18で画像分類をやってみたブログが公開されています。 そして、JumpStartでは、既存のモデルをデプロイするだけでなく、自前で用意したデータでファインチューニングもできてしまうとの事です。 という事で、私も試してみました。 Vision関連のモデルを眺めてみると、まだ、Object Detectionで、ファインチューニングに対応しているものが見つからなかったので、Im

[misshiki]

“JumpStartでは、既存のモデルをデプロイするだけでなく、自前で用意したデータでファインチューニングもできてしまう”