Semi Supervised Classification Simclr
SimCLRコントラスト学習で事前トレーニングされた半教師あり画像分類モデルで、STL-10データセットでトレーニングされ、10の物体カテゴリを含む
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リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルは、コントラスト学習で事前トレーニングされたエンコーダをファインチューニングする分類手法を採用し、教師なし学習で未ラベルデータを活用して少数サンプル学習効果を向上させる
モデル特徴
半教師あり学習
少量のラベル付きデータのみで効率的なトレーニングが可能で、ラベル付けコストを大幅に削減
コントラスト学習事前トレーニング
SimCLRフレームワークによる教師なし事前トレーニングで、高品質な視覚表現を学習
転移学習
事前トレーニング済みエンコーダは他の視覚タスクに転移可能で、優れた汎化能力を持つ
モデル能力
画像特徴抽出
物体分類
教師なし表現学習
使用事例
コンピュータビジョン
少数サンプル画像分類
ラベル付きデータが限られたシナリオで効率的な物体認識を実現
純粋な教師あり学習と比較して、少数サンプルシナリオの精度が大幅に向上
視覚特徴抽出
他の視覚タスクの特徴抽出器として使用
事前トレーニング済みエンコーダは検出/セグメンテーションなどの下流タスクに転移可能
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