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公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174 出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023) 概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
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[DLHacks]Comet ML -機械学習のためのGitHub-
1.
DEEPLEARNINGJP [DL HacksLT] Comet
ML – GitHub- Hiromi Nakagawa, Matsuo Lab http://deeplearning.jp/
2.
• 機械学習の実験支援ツール • できること –
実験結果の記録・比較 – ハイパーパラメータやネットワーク構造の保存 – 実行コードの保存 • 公式サポート:Keras, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Theano – Chainerも使えるらしい What is CometML?
3.
• 無料プランでもPubic Projectは無制限、
Private Projectは1つ – 課金するとチーム機能やベイズ最適化によるハイパーパラメータ探索機能が使えたりする What is CometML?
4.
• 機械学習プロダクトの開発工程→「実験(Experiments)」が重要 • モデルの構造やハイパーパラメータなど、様々な条件のもと繰り返し行われる –
設定ごとの結果や、他の設定との比較を一覧したい – Gitでの管理とあまり相性が良くない • CometMLを使うことで「実験」単位の管理や比較が簡単に • チーム内での情報共有もしやすい Why CometML?
5.
• Tensorboardより詳細な記録が可能 • 複数実験の管理や比較が行いやすい –
Tensorboardは単一実験にフォーカス • リモート環境で確認できる – Tensorboardはローカル環境での起動が前提 Tensorboardとの違い
6.
How to use
7.
1. アカウントの登録
8.
• Projects >
New Projects – API Keyを取得 – 初回はQuick Start Guideに従えばOK 2. プロジェクトの作成
9.
3. comet_mlライブラリのインストール
10.
1. Experimentインスタンスを作成 – api_key:APIキー(複数プロジェクトで使い回せる) –
project_name:プロジェクト名 – team_name:チーム名 – log_code:実行コードを記録する(Default=True) – auto_param_logging:ハイパーパラメータを記録する(Default=True) – auto_metric_logging:Metricsを記録する(Default=True) 4. 訓練用スクリプトにトラッキング用コードを追加
11.
2. ハイパーパラメータを記録 4. 訓練用スクリプトにトラッキング用コードを追加 または
12.
3. metricを記録 – stepはイテレーション数やエポック数などを記録 –
可視化時のグラフのX軸に利用できる 4. 訓練用スクリプトにトラッキング用コードを追加 または
13.
4. with句の中で訓練・評価することでトラッキング 4. 訓練用スクリプトにトラッキング用コードを追加
14.
• Projectページに行くと実験ごとの結果が確認できる – カラムは編集可能でフィルタリングやソートなども可能 5.
可視化
15.
• Chart:スクリプト内で保存した変数の時系列グラフが確認できる 5. 可視化
16.
• Code:実行した際のコードが確認できる 5. 可視化
17.
• Metric:Chartに表示する項目の選択や最大値・最小値の確認が可能 5. 可視化
18.
• Output:実行時の標準出力を確認できる 5. 可視化
19.
• 複数実験を比較することも可能 5. 可視化
20.
• グラフはJPEG/PNG/SVG/PDFでダウンロード可能 • モデル構造のグラフや画像データも記録可能 •
Notesで実験ごとにコメントを残せる • Githubのレポジトリと連携させることでPull Requestも送れる その他
21.
• 便利そう まとめ
22.
• comet.ml – https://www.comet.ml •
機械学習のためのGithub、CometMLを使ってみた – https://medium.com/liaro-engineering- blog/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AEgithu b-cometml%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%81%9F-eed920be46c9 • Chainerでcomet.mlを使って学習を可視化してみた – https://qiita.com/29Takuya/items/00c1f4fef5983cdf1c54 参考文献
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