2024.02.01近年の技術進歩により、画像認識技術は目覚ましい発展を遂げています。Once(YOLO)」シリーズは、その高速性と実用性で広く認知されています。従来のYOLOは予め定義されたカテゴリーに基づいて物体を検出するため、オープンなシナリオでの適用性に限界がありました。Colabを使用してYOLO-Worldを実行する方法をステップバイステップで解説します。Adaptation)を使用して大規模言語モデルを訓練し、その後GGUF形式に変換するためのものです。Colabは、ブラウザ上でPythonを実行できる無料のサービスです。これを使って、LLaMA-Factoryを動かしてみましょう。検出例ノートブック論文リポジトリまとめ関連YOLO-Worldの概要YOLO-Worldは、大規模データセットを用いた事前学習、画像テキストデータセットでのファインチューニングにより、オープンボキャブラリー検出能力とグラウンディング能力を強化した次世代のYOLO検出器です。具体的には、視覚言語モデリングを通じて、従来のYOLOにはないオープンボキャブラリー検出機能を付加しています。この技術により、ユーザーが定義した語彙で効率的に推論を行うことが可能になります。大規模なデータセットに基づく事前学習により、定義されていない新しいオブジェクトも検出できます。FPSの高速処理が可能です。モデルに語彙の埋め込みをパラメータとして再パラメータ化し、優れた推論速度を実現します。Colabを使ってYOLO-Worldを試すプロセスはシンプルです。以下のコードブロックを順に実行していきます。YOLO-Worldこのコマンドで、YOLO-WorldのGitHubリポジトリをColabにクローンします。requirements.txtYOLO-Worldを動かすために必要なライブラリをインストールします。Runtimeをインストールし、既存のバージョンがあればアンインストールします。これにより、YOLO-Worldの実行速度が向上します。app.py最後に、app.pyを実行することでYOLO-Worldが起動します。Colab上でYOLO-Worldを試す準備が整いました。communityhuggingface.coまとめYOLO-Worldは、オープンボキャブラリー検出の可能性を大きく広げる革新的な技術です。Colabを利用することで、手軽にこの最先端の検出システムを体験することができます。この記事で紹介した手順に従って、YOLO-Worldのパワフルな機能をぜひ試してみてください。RTA~3分でできるカリフォルニア住宅価格予測~【Llama2】はじめに住宅価格の予測は、機械学習の典型的な例です。Interpreterを使用して、カリフォルニアの住宅価格を予測する方法を紹介します。APIを活用して、ユーザーが入力した料理の番号に基づいて対応する料理名を返すシステムを作成します。APIを使用して文字を表示し、レンダリングする手順を説明します。このプロセスは、コマンドラインからBlenderを操作し、自動化タスクを実行する際に役立ちます。Script(GAS)を連携して、Fitbitのデータをスプレッドシートで可視化する方法を初心者向けに解説していきます。Colab上でGemmaモデル(gemma-2-9b-it-Q4_K_M.gguf)を使用して、ELYZA-tasks-100データセットの評価を行う方法をご紹介します。活用したソフトウェア開発のための個人的ガイド下記のredditを日本語にしたものです。この点について、人によって意見が分かれるようです。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。AIホーム検索トップサイドバータイトルとURLをコピーしました。