빠르게 발전하는 기계 학습 분야에서 한 가지 측면은 변함없이 유지되었습니다. 바로 지루하고 시간이 많이 걸리는 데이터 라벨링 작업입니다. 이미지 분류, 객체 감지, 의미론적 분할 등 어떤 용도로 사용하든 사람이 라벨을 붙인 데이터 세트는 오랫동안 지도 학습의 기초가 되어 왔습니다.
그러나 이는 AutoDistill이라는 혁신적인 도구 덕분에 곧 바뀔 수 있습니다.
Github 코드 링크는 다음과 같습니다: https://github.com/autodistill/autodistill?source=post_page.
AutoDistill은 지도 학습 프로세스를 혁신하는 것을 목표로 하는 획기적인 오픈 소스 프로젝트입니다. 이 도구는 크고 느린 기본 모델을 활용하여 더 작고 빠른 감독 모델을 훈련하므로 사용자는 레이블이 지정되지 않은 이미지에서 에지에서 실행되는 사용자 지정 모델로 직접 이동하여 사람의 개입 없이 추론을 수행할 수 있습니다.
AutoDistill을 사용하는 과정은 기능만큼 간단하고 강력합니다. 레이블이 지정되지 않은 데이터는 먼저 기본 모델에 입력됩니다. 그런 다음 기본 모델은 온톨로지를 사용하여 데이터 세트에 주석을 달아 대상 모델을 교육합니다. 출력은 특정 작업을 수행하는 증류된 모델입니다.
다음 구성 요소를 설명하겠습니다.
AutoDistill의 사용 편의성은 정말 인상적입니다. 레이블이 지정되지 않은 입력 데이터를 Grounding DINO와 같은 기본 모델에 전달한 다음 온톨로지를 사용하여 데이터 세트에 레이블을 지정하여 대상 모델을 교육하고 가속 증류 및 미세화로 마무리됩니다. 튜닝 작업별 모델
아래 링크를 클릭하여 실제 프로세스를 확인하는 비디오를 시청하십시오: https://youtu.be/gKTYMfwPo4M
컴퓨터 비전에는 항상 한 가지 큰 장애물이 있었습니다. , 즉 Annotation에는 많은 수작업이 필요합니다. AutoDistill은 이 문제를 해결하기 위해 중요한 조치를 취했습니다. 많은 일반적인 사용 사례에 대한 데이터 세트를 자율적으로 생성할 수 있고 창의적인 프롬프트와 몇 번의 학습을 통해 유용성을 확장할 수 있는 큰 잠재력을 가진 도구의 기본 모델입니다.
그러나 이러한 발전은 인상적이지만 그렇지 않습니다. 태그가 지정된 데이터는 더 이상 필요하지 않습니다. 기본 모델이 지속적으로 개선됨에 따라 주석 프로세스에서 인간을 대체하거나 보완할 수 있게 될 것입니다. 그러나 현재로서는 수동 주석이 어느 정도 필요합니다.
연구원들이 객체 감지 알고리즘의 정확성과 효율성을 지속적으로 향상함에 따라 더 폭넓은 실제 응용 프로그램에서 사용될 수 있을 것으로 기대합니다. 예를 들어, 실시간 객체 감지는 자율 주행, 감시 시스템, 스포츠 분석 등 다양한 응용 분야가 있는 핵심 연구 분야입니다.
비디오의 객체 감지는 여러 프레임에 걸쳐 객체를 추적하고 모션 블러를 처리하는 까다로운 연구 분야입니다. 이러한 분야의 발전은 객체 감지에 대한 새로운 가능성을 가져오는 동시에 AutoDistill과 같은 도구의 잠재력을 입증할 것입니다.
AutoDistill은 기계 학습 분야의 흥미로운 발전을 나타냅니다. 기본 모델을 사용하여 지도 모델을 교육함으로써 이 도구는 지루한 데이터 주석 작업이 더 이상 기계 학습 모델 개발 및 배포의 병목 현상이 되지 않는 미래를 위한 길을 열어줍니다.
위 내용은 객체 감지 및 라벨링 시대는 끝났습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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