Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
第13回 Data-Centric AI勉強会, 画像認識におけるData-centric AI
Search
ksaito
February 11, 2025
Technology
0
650
第13回 Data-Centric AI勉強会, 画像認識におけるData-centric AI
第13回 Data-Centric AI勉強会 ~Data-centric AI入門 著者LT大会
画像認識におけるData-centric AI
ksaito
February 11, 2025
Tweet
Share
More Decks by ksaito
See All by ksaito
CVIM 2025/03 チュートリアル 画像認識における基盤モデル
ksaito_osx
0
3.5k
Other Decks in Technology
See All in Technology
「ストレッチゾーンに挑戦し続ける」ことって難しくないですか? メンバーの持続的成長を支えるEMの環境設計
sansantech
PRO
3
400
男(監査)はつらいよ - Policy as CodeからAIエージェントへ
ken5scal
5
780
vLLM Community Meetup Tokyo #3 オープニングトーク
jpishikawa
0
220
技術的負債の泥沼から組織を救う3つの転換点
nwiizo
8
3k
わたしがセキュアにAWSを使えるわけないじゃん、ムリムリ!(※ムリじゃなかった!?)
cmusudakeisuke
1
430
クラウド時代における一時権限取得
krrrr38
1
170
作りっぱなしで終わらせない! 価値を出し続ける AI エージェントのための「信頼性」設計 / Designing Reliability for AI Agents that Deliver Continuous Value
aoto
PRO
2
220
S3はフラットである –AWS公式SDKにも存在した、 署名付きURLにおけるパストラバーサル脆弱性– / JAWS DAYS 2026
flatt_security
0
1.1k
フルカイテン株式会社 エンジニア向け採用資料
fullkaiten
0
11k
開発組織の課題解決を加速するための権限委譲 -する側、される側としての向き合い方-
daitasu
5
310
Shifting from MCP to Skills / ベストプラクティスの変遷を辿る
yamanoku
4
690
JAWS DAYS 2026 楽しく学ぼう!ストレージ 入門
yoshiki0705
2
110
Featured
See All Featured
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
790
250k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
35
3.4k
How Software Deployment tools have changed in the past 20 years
geshan
0
32k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
85
9.4k
SEO for Brand Visibility & Recognition
aleyda
0
4.3k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
50
14k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
96
14k
Lessons Learnt from Crawling 1000+ Websites
charlesmeaden
PRO
1
1.1k
How to Get Subject Matter Experts Bought In and Actively Contributing to SEO & PR Initiatives.
livdayseo
0
81
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
128
17k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
3k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
210
24k
Transcript
Data-centric AI入門 画像認識におけるData-centric AI OMRON SINIC X Senior Researcher 齋藤邦章
• 画像認識におけるData-Centric AI • 画像認識モデルの基礎知識 • データを拡張、生成する技術 • 不完全アノテーションからの学習 •
画像と言語ペアの関係性を学習した基盤モデル • 能動学習 2 2章の概要
2章の概要 • 画像認識におけるData-Centric AI • 画像認識モデルの基礎知識 • データを拡張、生成する技術 • 不完全アノテーションからの学習
• 画像と言語ペアの関係性を学習した基盤モデル • 能動学習 3 「データを如何にデザインするか?」 に注目して研究事例を多く取り上げる.
2.3 データを拡張、生成する技術 • データ拡張の方法とその効果について研究事例を通して議論 4 物体検出におけるデータ拡張 (copy-paste) ロバストさを高めるためのデータ拡張 (Augmix) Ghiasi
et.al., 2021, Hendrycks et.al., 2019
2.4 不完全アノテーションからの学習 • 自己教師あり学習と半教師あり学習 – データ拡張を利用した学習手法 5
2.5 画像と言語ペアの関係性を学習した基盤モデル 6 BLIPにおけるデータ収集のパイプライン • Webから収集した画像ー言語ペアをどう学習データとして利用しているか?
2.6 能動学習 • 予測の不確かさ (Uncertainty), データの多様性 (Diversity) 7