#発表されたばかりの最新モデルがかんたんにつかえるPythonモジュール
かんたんなコードで「今年でた」みたいな最新モデルを使えるモジュールです。
#機械学習は日々進歩を遂げているが、キャッチアップして使うのは大変そう
どんどん論文が発表され、精度はどんどん上がっていく機械学習モデル。
コードも公開されるけど、発表されるごとにGitHubを訪れてコードを実行してみるのもたいへんそう。。。
#研究ごとにコードを参照しないといけないのか
自分のサービスにはどのモデルが良いのか比較しようにも、
実行方法や実行環境や必要なモジュールなど、プロジェクトごとにコードの形式が異なることもあるので、いちいち参照するにはそれだけ時間がかかる。
#mmsegmentationなら、かんたん、モデルを選ぶだけで一発実行
mmsegmentationなら、たくさんのモデルをサポートしていて、同じ実行フォーマットで使える。
今年発表されたモデルまで、たくさんの新しいモデルをサポートしている。
しかも、実行も少ないコードで可能である。
以下のようなモデルをサポートしている。記事執筆現在、論文レベルでもっとも高精度のモデルも含まれている。対応データセットも一通りサポート。
#使い方
１、公式の手順に従って、mmsegmentationをインストール。pipでできる。
２、公式リポのモデル・ズーから、configファイルとcheckpointファイルを入手できる。
３、実行
from mmseg.apis import inference_segmentor, init_segmentor
import mmcv
model = init_segmentor(path_to_config_file, path_to_checkpoint_file, device='cuda:0')
img = 'demo/demo.png'
result = inference_segmentor(model, img)
これだけである。
公式のサンプルコラボ：
#新旧のモデルを比べて、自分のサービスに適したものがかんたんに使える。
mmsegmentationを使えば、最新のモデルにアクセスでき、自分のサービスにあったモデルを選んで使うことができる。
統一されたモジュールで使えるのは、とても便利だと思います。
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Core MLやARKitを使ったアプリを作っています。
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