ResNet50の検索結果1 - 3 件 / 3件

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  はじめての自然言語処理 文章ベクトル化モデルと ResNet50 で CLIP 風のモデルを作る | オブジェクトの広場

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  • 2022/03/05

  今回は前回の文章ベクトル化モデルを使って CLIP 風のモデルを作ります。CLIP は画像とテキストを同じ多次元ベクトル空間にエンコードするモデルで、テキストによる画像検索や Zero shot での画像分類が可能です。簡素化された（非公式）実装が公開されているので、日本語で動かして見ましょう。 1. はじめに 今回は前回の文章ベクトル化モデルを使って CLIP 風のモデルを作ります。CLIP1 は OpenAI が発表した画像とテキストを同一多次元ベクトル空間にエンコードするモデルで、テキストによる画像検索や Zero shot での画像分類が可能です。 オリジナルの CLIP は (画像,テキスト) の 4 億ペアを使い、バッチサイズ 32,768 でスクラッチから学習したようなので、とても Colab では動かせません。また公式実装2も公開されていますが、こちらは事前学習済みのモデル

  
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  [Amazon SageMaker] 組み込みアルゴリズムのオブジェクト検出(ResNet-50)をJetson Nano上のMXNetで利用してみました | DevelopersIO

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  • 2020/06/23

  1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 Amazon SageMake（以下、SageMaker）の組み込みアルゴリズムであるオブジェクト検出は、デバイスにインストールしたMXNetフレームワークの上で利用することが可能です。 この動作に関しては、これまで、MacOSとRaspberryPiで確認してみました。 [Amazon SageMaker] 組み込みアルゴリズムのオブジェクト検出(ResNet-50)をMac上のMXNetで利用してみました [Amazon SageMaker] 組み込みアルゴリズムのオブジェクト検出(ResNet-50)をRaspberryPi上のMXNetで利用してみました 今回は、The NVIDIA® Jetson Nano™ 開発者キット（以下、Jetson Nano）にセットアップしたMXNetでこれを利用してみました。 最初に、動

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

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  • 2020/12/12

  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

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