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「大規模言語モデルにおける合成データの活用方法」
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物体検出リーダーボード
リーダーボードとモデルの評価の世界へようこそ。前回の投稿では、大規模言語モデルの評価について説明しました。今日は、異なるが同じくらい挑戦的な領域、つまり物体検出に乗り出します。 最近、オブジェクト検出のリーダーボードをリリースしました。このリーダーボードでは、ハブで利用可能な物体検出モデルをいくつかのメトリックに基づいてランキングしています。このブログでは、モデルの評価方法を実証し、物体検出で使用される一般的なメトリック、Intersection over Union (IoU)、Average Precision (AP)、Average Recall (AR)の謎を解き明かします。さらに重要なことは、評価中に発生する可能性のある相違点や落とし穴に焦点を当て、モデルのパフォーマンスを批判的に理解し評価できる知識を身につけることです。 すべての開発者や研究者は、正確に物体を検出し区別できるモデルを目指しています。私たちのオブジェクト検出リーダーボードは、彼らのアプリケーションのニーズに最も適したオープンソースモデルを見つけるための正しい場所です。しかし、「正確」とはこの文脈では本当に何を意味するのでしょうか?どのメトリックを信頼すべきでしょうか?それらはどのように計算されるのでしょうか?そして、さらに重要なことは、なぜいくつかのモデルが異なるレポートで相違した結果を示すことがあるのかということです。これらのすべての質問にこのブログで答えます。 では、一緒にこの探求の旅に乗り出し、オブジェクト検出リーダーボードの秘密を解き明かしましょう!もしも紹介を飛ばして、物体検出メトリックの計算方法を学びたい場合は、メトリックセクションに移動してください。オブジェクト検出リーダーボードを基に最良のモデルを選ぶ方法を知りたい場合は、オブジェクト検出リーダーボードセクションを確認してください。 目次 はじめに 物体検出とは メトリック 平均適合率(Average Precision)とは、どのように計算されるのか? 平均再現率(Average Recall)とは、どのように計算されるのか? 平均適合率と平均再現率のバリエーションとは? オブジェクト検出リーダーボード メトリックに基づいて最適なモデルを選ぶ方法は? 平均適合率の結果に影響を与えるパラメータは? 結論…
「3Dガウシアンスプラッティング入門」
3Dガウススプラッティングは、小さな画像サンプルから学習したフォトリアルなシーンをリアルタイムでレンダリングするための技術であり、3Dガウススプラッティングによるリアルタイム放射輝度フィールドレンダリングに記載されています。この記事では、その動作原理とグラフィックスの未来について解説します。 ガウススプラッティングのシーンの例については、こちらのリモートガウスビューアーをご覧ください。 3Dガウススプラッティングとは何ですか? 3Dガウススプラッティングは、本質的にはラスタライゼーション技術です。つまり: シーンを説明するデータを持つ。 データを画面に描画する。 これは、コンピュータグラフィックスの三角形ラスタライゼーションに類似しており、画面上に多くの三角形を描画するために使用されます。 ただし、三角形ではなくガウス分布を使用します。以下は、境界を明確にするために描画された単一のガウス分布のラスタライズ例です。 ガウス分布は、次のパラメータで説明されます: 位置:どこにあるか(XYZ) 共分散:どのように伸縮されるか(3×3行列) 色:何色か(RGB) アルファ:どれくらい透明か(α) 実際には、複数のガウス分布が一度に描画されます。 これが三つのガウス分布です。では、700万個のガウス分布はどうでしょうか? 以下は、それぞれのガウス分布を完全に不透明にラスタライズしたものです。 これが3Dガウススプラッティングの概要です。次に、論文で説明されている手順を詳しく見ていきましょう。 動作原理 1. Structure from Motion 最初のステップは、Structure from…
「時系列データセットで欠損データを特定する方法」
欠損データのギャップを理解するための探索的データ分析の使用
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