FlaskとONNXモデルを活用したリアルタイム物体検出Webアプリケーションの開発
本記事では、ディープラーニングモデル（例: RT-DETR）とPythonのWebフレームワークであるFlaskを組み合わせて、簡易的な物体検出Webアプリケーションを構築する方法を解説します。ユーザーが画像をアップロードし、検出の信頼度を指定すると、アプリケーションがONNX形式のモデルを使用して物体を検出し、その結果を表示します。
物体検出モデルのONNX形式への変換と推論 ...
6月20日 20:30 投稿
GPT-2がもたらしたNLPのパラダイムシフトと実用化への道筋
Transformerアーキテクチャの進化が可能にした自然言語処理の飛躍
自然言語処理（NLP）における文脈理解の限界や、リソース消費量によるデプロイ障壁に直面している開発者にとって、GPT-2は重要な転換点を示したモデルです。1.24億のパラメータを持つこのモデルは、純粋なデコーダ型Transformerを用いながら、ゼロショット学習において従来モデルを上回る性能を発揮しまし ...
6月2日 22:21 投稿
AIモデルのフォーマット変換プロセス
機械学習フレームワークを使用する際、学習環境と推論環境が異なる場合があります。たとえば、画像認識モデルをCaffeで学習したものの、本番環境ではTensorFlowで推論を行うといったケースです。
このような状況に対応するために、異なる学習フレームワークで作成されたモデル間の相互変換が求められます。モデル変換には主に「直接変換」と「規格化変換」の2つのアプロー ...
5月17日 21:13 投稿