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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
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
[Amazon SageMaker] JumpStartのファインチューニングで作成したResNet18のモデルをSageMaker Neoで最適化して、Jetson NanoのWebカメラで使用してみました | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 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で簡単にデプロイして利用できます。 以下は、PyTorch HubのResNet50でファイチューニングしてみた例です。 今回は、上記と同じ要領でResNet18から学習したモデルをSageMaker Neo（以下、Neo）でJetson Nano用に最適化して使用してみました。 前回、同じモデルをPyTorch上で使用した際の処理時間が、0.04sec 〜 0.07sec程度だったのに対し、今回は、0.02secとなっているので、倍以上の速度が出ていることになります。 2 コンパイル JumpStartのファインチューニングで作成されたモデルは、PyTorchのモデルそ
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オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは @omiita_atiimoをご覧ください！ 他にも次のような記事を書いていますので興味があればぜひ！ 2019年最強の画像認識モデルEfficientNet解説 画像認識の最新SoTAモデル「Noisy Student」を徹底解説！ わずか1%のラベルでImageNet高精度「SimCLR」解説 2020年超盛り上がり！自己教師あり学習の最前線まとめ！ SoTAを総なめ！衝撃のオプティマイザー「SAM」爆誕&解説！ 帰ってきたResNet！最新の画像認識モデル「ResNet-RS」を解説！ 2012年に登場したAlexNetが与えた衝撃に匹敵するほどの影響力を持つモデルにResNetがあります。ResNetの登場以降はWideResNetやResNeXt、DenseN
勾配消失問題を解消し、層を深くするために開発されたResNet及びDenseNetについて解説します。 ResNet元論文「Deep Residual Learning for Image Recognition」（2015/12/10） https://arxiv.org/abs/1512.03385 DenseNet元論文「Densely Connected Convolutional Networks」（2016/08/25） https://arxiv.org/abs/1608.06993 ResNet、DenseNetが誕生した背景 近年のコンピュータの計算力の向上など、インフラ面の発展により、更に深いネットワークを訓練することが可能となり、CNNによる画像認識が進歩した。しかし、ネットワークが深くなると勾配消失の問題が発生し、学習がうまくいかないため、更に層数を増やすのが困難と
ResNet (Residual Network) の実装 画像認識タスクにおいて、高い予測性能をもつ ResNet。ImageNetのSOTAランキングでも、EfficientNetと並び、応用モデルが上位にランクインしています。ライブラリ等を用いれば事前学習済のResNetは簡単に読み込めますが、モデルの構造をきちんと実装しようとすると、どうなるでしょうか？今回は、このResNetをPyTorchを用いて実装していきたいと思います。 様々な応用モデルが存在するResNetですが、もともとは2015年に Deep Residual Learning for Image Recognition という論文で提案された手法になります。大きな特長は、skip connection あるいは residual connection と呼ばれる、層を飛び越えた結合を持つことです。 下図がモデルの概
本題 この記事は、AI初心者の自分がResNetについての疑問を解決するために調べた結果です。 ４本立て(序、破、Q、:||) ですので、AIガチ勢の人、ResNetなんてもう深く知ってるよ、って方にはつまらない内容かもしれません。 ただ、自分のように疑問を持ちながらもなんか理解できたらなて思う人にぜひ読んでほしいです。（自分は下記の論文を読んで調査していくにつれてめちゃくちゃ感動しました。） 感想 「やっぱりResNetって素晴らしい」って思うこともあった反面、 おそらくオリジナルの論文 ResNet始祖論文の時点ではあまりわかっていなかったことが多く、 とりあえず実験的に精度が良すぎるから精査する前に急いで論文が出たのかなあと思いました。 その後、いくつかの論文(この記事で取り上げる論文) - Residual Networks Behave Like Ensembles of Rel
1. 残差接続 (residual connection)とは [概要] 残差接続 (residual connection)とは，CNNの1種である ResNet [He et al., 2016a], [He et al., 2016b] の構成部品である残差ブロックにおいて，毎ブロックに配置される「スキップ接続 + そのあとの2経路の出力の足し算」の部品のことである． 要は 「残差接続 ≒ スキップ接続」ではあるが，スキップ接続のうち，ResNetの場合の残差ブロックを形成する形を，特に残差接続と呼ぶ．ResNetで，提案された「残差ブロックの多層化」の文脈では，スキップ接続を「残差接続」と別途呼び分けたほうが「残差ブロックを反復して構成しているネットワーク構造である」ことが伝わりやすくなる． 関連記事：ResNetの，従来のCNNと最も異なる点は？ 【Q and A記事】 この記事
![残差接続 (residual connection) [ResNet] | CVMLエキスパートガイド](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3b7f340c1903359b276f828da8b76d3a56f23e12/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcvml-expertguide.net%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F07%2FResNet_residual_block-1.png)
[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
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
概要 私事で恐縮ながら、社会人になって一人暮らしを始めました。 今住んでいるのは都心の近くなのですが、実家は郊外なので、それぞれの景観は異なってきます。路地を歩いているとなんとなく街並みが○○区っぽいな、とか、ここは○○市らしいなとか、感じたことがある方も多いと思います。 とはいえ、その差は結構微々たるもので、その市区町村にあるな”雰囲気”の差のようなものがある気がします。 今回は東京都の町田市と中央区の画像を教師あり学習で識別モデルを学習し、GradCAMを用いて判断根拠が何なのか確認してみます。 モデルには定番のResNetを用います。 実装や詳細は下記のサイト（M3 Tech Blog様）を参考にさせていただきました。 機械学習で逆ストリートビューを作り、写真から港区らしさを判定する ご指摘・疑問などございましたらコメントよろしくお願いいたします。 学習 上記のようなモデルを考えます
[Amazon SageMaker] JumpStartのファインチューニングで作成したResNet18のモデルをJetson NanoのWebカメラで使用してみました | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 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で簡単にデプロイして利用できます。 以下は、PyTorch HubのResNet50でファインチューニングしてみた例です。 今回は、上記と同じ要領でResNet18から学習したモデルをJetson Nanoで使用してみました。 最初に、動作している様子です。推論は、GPU上で行われており、処理時間は0.04sec 〜 0.07sec程度で動作しています。 2 PyTorchとtorchvisionのインストール 使用した、Jetsonは、JetPack 4.4.1で動作しています。JetsonにPytorchの環境を構築する要領は、下記の公式ページで案内されています。 P
[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
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帰ってきたResNet！最新の画像認識モデル「ResNet-RS」を解説！ - Qiita
代表的モデル「ResNet」、「DenseNet」を詳細解説！
ResNet (Residual Network) の実装 | AIdrops
ResNet なんて全く理解していないだけの人生だった(序) - Qiita
残差接続 (residual connection) [ResNet] | CVMLエキスパートガイド
【GradCAM】ResNetで学習させた都市景観画像の判断根拠 - Qiita
www.devex.com
www.cdjournal.com
intensive911.com
www.cdjournal.com
manacomicsmania.hatenadiary.com
sosigayax.hatenablog.com