#モデル
ZERO-SHOT-DETECTIONをDeticで実装!物体検出学習コストの大幅削減も可能に
初めまして、みずぺーといいます。
このnoteを機に初めて私を知った方のために、箇条書きで自己紹介を記述します。
年齢:28歳
出身:長崎
大学:中堅国立大学
専門:河川、河川計画、河道計画、河川環境
転職回数:1回(建設(2年9か月)→IT系年収100万up(現職3か月))
IT系の資格:R5.4基本情報技術者試験合格💮、R5.5G資格
本日はzero-shot-detectio
画像からテキストを検出するwebアプリを開発してみました
はじめに自己紹介
むぎなすびと申します。むぎは飼い猫の名前です。職業はメーカーの研究開発職(非IT業務)で、プログラミングの初心者です。DXスキルを身につけるために、アプリ開発にチャレンジしました。
背景
この記事は筆者が通うプログラミングスクール Aidemy Premium のカリキュラムの一環で卒業制作の記録として書いたもので、受講修了条件を満たすために公開しています。
タイ
GiT: Towards Generalist Vision Transformer through Universal Language Interface
下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。
本研究の背景について、詳しく説明してください。
本研究は、機械学習において、さまざまな視覚タスクを統一的に処理することができるモデルの開発を目指しています。これまでの研究では、大規模な言語モデル(LLM)が自然言語処理のタスクにおいて成功を収めてきましたが、視覚タスクにおいては、特定のモジュールが必要