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「シミュレーション仮説を証明することは可能ですか？」

2003年、哲学者ニック・ボストロムは、私たちが先進的であり得る後の人類の子孫によって運営されるコンピューターシミュレーションの中に生きていると仮定しました[1][2]今日では、多くの科学者や大思想家、...

「時系列分析を用いた回帰モデルの頑健性向上 – 第1部」

『シンガポールは、自宅から1.5時間の場所に位置し、いつも私を魅了しますより大きな隣国に囲まれている中で、この小さな国は困難を乗り越えてきました独立時の謙虚な始まりから、今では…』

「機械学習手法を用いたJava静的解析ツールレポートのトリアージに関する研究」

この研究では、最新の機械学習技術を利用して、Java静的解析ツールからの効果的な発見の選別について詳しく探求しています

合成時系列データ生成としてのLLM

最近、私たちはBremboハッカソンで$10,000の大賞を獲得しました課題は、ジェネラティブAIを使用して新しい化合物を作成し、それらの予測されたパフォーマンスデータを生成することでした私たちは…

「OWLv2のご紹介：ゼロショット物体検出におけるGoogleのブレークスルー」

はじめに 2023年も終わりが近づいていますが、コンピュータビジョンコミュニティにとっての興奮するニュースは、Googleが最近OWLv2のリリースとともにゼロショットオブジェクト検出の世界で大きな進歩を遂げたことです。この最新モデルは🤗 Transformersで利用可能であり、これまでに存在する中でも最も堅牢なゼロショットオブジェクト検出システムの1つを表しています。これは昨年に導入されたOWL-ViT v1の基盤を築いています。この記事では、このモデルの動作とアーキテクチャを紹介し、推論を実行する実用的なアプローチを見ていきます。さあ、始めましょう。学習目標コンピュータビジョンにおけるゼロショットオブジェクト検出の概念を理解する。 GoogleのOWLv2モデルの背後にある技術とセルフトレーニングのアプローチについて学ぶ。 OWLv2の使用に必要な実用的なアプローチ。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 OWLv2の技術 OWLv2の印象的な機能は、その革新的なセルフトレーニングのアプローチによるものです。このモデルは、10億以上の例から成るウェブスケールデータセットでトレーニングされました。これを達成するために、著者たちはOWL-ViT v1の強力さを活用し、そのモデルを使用して擬似ラベルを生成し、それを使ってOWLv2をトレーニングしました。さらに、モデルは検出データ上で微調整され、それによって先行モデルであるOWL-ViT v1に比べて性能が向上しました。セルフトレーニングによってオープンワールドの位置特定のウェブスケールトレーニングが可能になり、オブジェクトの分類や言語モデリングで見られるトレンドに倣っています。 OWLv2のアーキテクチャ OWLv2のアーキテクチャはOWL-ViTと似ていますが、オブジェクト検出のヘッドに注目すべき追加があります。これにより、予測ボックスがオブジェクトを含む可能性を予測するオブジェクト性の分類器が含まれるようになりました。オブジェクト性スコアは洞察を提供し、テキストクエリに関係なく予測を順位付けやフィルタリングするために使用することができます。ゼロショットオブジェクト検出ゼロショット学習は、GenAIのトレンド以来一般的になった新しい用語です。これは、主に大規模言語モデル（LLM）の微調整で見られます。これは、いくつかのデータを使用してベースモデルを微調整し、モデルが新しいカテゴリに対応するようにすることを指します。ゼロショットオブジェクト検出はコンピュータビジョンの分野で画期的なものです。これは、手動で注釈付けされたバウンディングボックスの必要がなくなり、モデルが画像内のオブジェクトを検出する能力を向上させます。これによりプロセスがスピードアップし、手動の注釈が不要になるため、人間にとっては魅力的で、退屈ではありません。 OWLv2の使い方 OWLv2はOWL-ViTと同様のアプローチを採用していますが、更新されたイメージプロセッサOwlv2ImageProcessorを特徴としています。さらに、モデルはテキストのエンコードにCLIPTokenizerを使用しています。Owlv2ProcessorはOwlv2ImageProcessorとCLIPTokenizerを組み合わせた便利なツールであり、テキストのエンコードプロセスを簡素化します。以下に、Owlv2ProcessorとOwlv2ForObjectDetectionを使用してオブジェクト検出を実行する方法の例を示します。…