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Amazon SageMaker Studioは、データサイエンティストが対話的に構築、トレーニング、展開するための完全に管理されたソリューションを提供しますAmazon SageMakerのノートブックジョブを使用すると、データサイエンティストはSageMaker Studioで数回クリックするだけで、ノートブックを必要に応じて実行するか、スケジュールに従って実行することができますこの発表により、ノートブックをジョブとしてプログラムで実行することができます[...]
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注釈の習得：LabelImgとのシームレスなDetectron統合
イントロダクション コンピュータビジョンの大局において、画像のラベリングや写真の注釈付けは困難でありました。私たちの調査は、LabelImgとDetectronのチームワークに深く入り込んでおり、正確な注釈付けと効率的なモデル構築を組み合わせた強力なデュオです。簡単で正確なLabelImgは、注意深い注釈付けでリーダーシップを発揮し、明確なオブジェクト検出のための堅固な基盤を築きます。 LabelImgを試行し、境界ボックスの描画についてのスキルを向上させると、Detectronにシームレスに移行します。この堅牢なフレームワークは、マークされたデータを整理し、高度なモデルのトレーニングに役立ちます。LabelImgとDetectronは、初心者からエキスパートまで、誰にでも簡単にオブジェクト検出を可能にします。マークされた各画像が視覚情報のフルパワーを解き放つのをお手伝いいたします。 学習目標 LabelImgの使い方を学ぶ。 環境のセットアップとLabelImgのインストール。 LabelImgの理解と機能。 VOCまたはPascalデータをCOCO形式に変換してオブジェクト検出する。 この記事はData Science Blogathonの一環として発表されました。 フローチャート 環境のセットアップ 1. 仮想環境の作成： conda create -p ./venv python=3.8 -y このコマンドはPythonバージョン3.8を使用して、「venv」という名前の仮想環境を作成します。 2. 仮想環境のアクティブ化：…
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