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ディープラーニング関連の記事一覧

tadanori

ディープラーニング一般

ディープラーニング関連の記事が増えてきたので一覧を作成しました。このリンクページは、定期更新する予定ですので、ブログ記事の検索に役立つと思います。

一般

TTA(Test Time Augmentation)って何?とりあえず実装してみる

活性化関数(Activation Function)の動きを理解する【初級 深層学習講座】

Adaptive Pooling層の動きをわかりやすく解説【初級 深層学習講座】

Dropoutの学習時と推論時の動きをわかりやすく解説【初級 深層学習講座】

Batch Normalizationの学習時と推論時の動きを理解する 【初級 深層学習講座】

畳み込み層(CNN, Conv1D)の動きをわかりやすく解説 【初級 深層学習講座】

エポック数(epoch)とステップ数(step)の違い、バッチサイズとは【初級 深層学習講座】

Cleanlabを使ってデータセット中のノイズ画像を検出する|ノイズラベル検出の実践ガイド

顔認証、深層距離学習など

PyTorchとFaceNetを使えば1対1の顔認証が手軽に作れる

FaceNetとFaissで高速な1対Nの顔認証を実装してみる|PyTorch

深層距離学習+FaissをMNISTデータセットで実践【Pytorch Metric Learning】

物体検出・セグメンテーションなど

セグメンテーション

ultralytics社のSAM(Segment Anything Model)|使い方を解説

FastSAMによるゼロショットセグメンテーション|使い方を解説

SAMによるゼロショットセグメンテーション|使い方を解説

SegFormerでの学習・推論方法を解説 | セグメンテーション向けのtransformerを使う

YOLO関連

YOLO v8/YOLO v9で物体検出|独自(カスタム)データの学習と推論を実践

M1とM2 MacのGPUの実力をチェック|実行環境を構築し、YOLOv8(学習)でベンチマークしてみた

YOLOv8の物体追跡(MoT)の手法を調べてみた(パラメータなど)

YOLOv8で物体追跡を実践|YOLOv8は追跡もできるらしい

物体検出のアノテーションで楽する方法(YOLOv8+labelImg)

YOLOの出力を可視化するツール「supervision」を紹介

YOLOv8でセグメンテーション|学習と推論を実践

ゼロショットで物体検出可能なYOLOv8-Worldモデルを試す

YOLOv5を使った独自データの学習と推論を実践|ultralyticsの新リポジトリを利用

YOLO-NASで物体検出|独自(カスタム)データの学習と推論を実践

自然言語処理、LLMなど

Tokenizer

Hugging FaceのTokenizerの動作まとめ

CALM2のトークナイザーの出力調査&チャットボットの作り方

Bert

Hugging Face (BERT)で回帰(Regression)

Hugging Face Transformer(BERT)でクラス分類

LLM

大規模言語モデル(Llama2/Gemma/Calm2)を動かしてみる(使い方)

擬似的な会話で大規模言語モデル(LLM)の回答を制御する方法|LLM活用テクニック

HuggingFace|大規模言語モデル(LLM)のチャットテンプレートを使う

RakutenAI-7B-chatとGradioを使ってチャットボットを作ってみた|大規模言語モデル(LLM)を試す

Sentence Transformersで文章の類似度を調べる方法

GoogleのGemmaをmacbook air(M2)で動かしてみる|大規模言語モデルを動かす

LangChain

LangChainの近傍探索ライブラリFaiss(類似検索)の使い方を解説

LangChainでRAGを試す|CALM2 + FAISS + RetrievalQAの使用例

その他

HuggingFace Transformerの精度向上テクニック | 出力のPooling手法

音声処理

OpenAIのWhisper(v3)を使った音声認識・音声翻訳・音声識別

Text2Speech, Speech2Textを繰り返すとどうなるか

ESPnet2の使い方|日本語音声認識 (Speech To Text)編

ESPnet2の使い方|日本語音声合成(Text-To-Speech)編

Mel Spectrogram|音声データを画像用のDNNに入力する方法

音/音声データを画像用DNN(CNN)で学習・推論する方法を解説

データ拡張

Audiomentations|音声データ向けデータ拡張ライブラリを解説

データ拡張(data augmentation)手法のmixupを解説|Pytorch 【初級 深層学習講座】

timmを使ってMixup/CutMixを手軽に実装する方法

Pythonでカラーノイズ(ピンクノイズ、ホワイトノイズ)を生成する

データ拡張(Data Augmentation)とは?【初級 深層学習講座】

物体検出でも使えるAlbumentationsの使い方(画像データ拡張, Data Augmentation)

PyTorch

PyTorch

データ拡張(data augmentation)手法のmixupを解説|Pytorch 【初級 深層学習講座】

音/音声データを画像用DNN(CNN)で学習・推論する方法を解説

GradCAMで判断根拠を可視化する|PyTorch(timm, resnet18)【初級 深層学習講座】

テンソル演算の可読性を向上させる、Einopsの使い方【Pytorch】

物体検出をサポートしたデータ拡張の使い方【torchvision.transofrms.v2】

PyTorchの可視化機能を紹介|物体検出枠とセグメンテーション結果を可視化

PyTorch TIPS|モデルの計算量を調べる方法

PyTroch基礎

PyTorch|テンソルの操作と基本的な演算を理解する【初級 深層学習講座】

データ変換チートシート:Pandas, Numpy, PyTorch, PIL, OpenCV

関数を自作してPyTorchの逆伝播を理解する【初級 深層学習講座】

PyTorch-独自データセット(custom dataset)の作り方【初級 深層学習講座】

手書き文字(MNIST)認識をPyTorchで記述する【初級 深層学習講座】

手書き文字(MNIST)認識をCNNでやってみる【初級 深層学習講座】

チューニング

ファインチューニングで一部のレイヤー(層)をフリーズする方法 | Kaggle TIPS

ラベル加工関連(Label Smoothing、Psudo Labeling)

Pytorch|ラベル平滑化(label smoothing)の実装方法【初級 深層学習講座】

擬似ラベリング(Pseudo Labeling)の使い方|エントロピー計算で選択する方法

Pytorch Lightning

クラス分類(犬猫分類)をPyTorch Lightningで書き直してみる

timm

timmを使ってMixup/CutMixを手軽に実装する方法

PyTorch-TIMMでモデル作成、モデル一覧を取得する方法(create_modelチートシート)

【pytoch】 timmでクラス分類(犬猫分類)にトライ

様々な手法の実装

【Pytochで実装】Model soups | 重み平均により精度向上させる手法

アンサンブルと違って処理時間が増えない精度改善手法:Model Soups

Model Soupsについて二回書いていることに気づきました・・・

PyTorch以外

PytorchユーザーがKerasを使ってみた感想|犬猫分類(resnet50のファインチューン)

Label Studioの自動アノテーション機能(AI支援)にYOLOv8を使う方法

LabelStudioの使い方を説明|おすすめの多機能アノテーションツール

物体検出のためのアノテーションツール | labelImgの使い方を説明

Kaggle

Kaggleの公開ノートブックを日本語に翻訳するChrome拡張機能を紹介

HuggingFace Transformerの精度向上テクニック | 出力のPooling手法

ファインチューニングで一部のレイヤー(層)をフリーズする方法 | Kaggle TIPS

Kaggle|オフラインでパッケージをインストールする方法

Google Colab活用ガイド|kaggleとColabでコードを共有

LLM Prompt Recoveryに挑戦| Kaggleチャレンジ記録

BirdCLEF 2024に挑戦| Kaggleチャレンジ記録

おすすめ書籍

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