ABEJA Tech Blog

中の人の興味のある情報を発信していきます

Deep Learning

色々な生成AIモデルをColabで動かして今年を振り返る

こんにちは、ラボで研究開発をしたりプロトタイプを作っている藤本(X(Twitter))です。ABEJAアドベントカレンダー2023の21日目の記事です。ここ近年、生成AIの勢いが凄いです。最近は一夜明けたら世界が変わっているみたいなことがしょっちゅう起きています。…

ChatGPT の仕組みを理解する(前編)

こんにちは!株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井(@Yagami360)です。世間では ChatGPT などの大規模言語モデル(LLM)による対話型 AI が盛り上がってますね。クオリティーも凄いし AI 業界以外でも盛り上がってると嬉しいですよね。こ…

ChatGPT の仕組みを理解する(後編)

こちらは「ChatGPT の仕組みを理解する」の後編記事になります。 前編は以下の記事をご参照ください。 tech-blog.abeja.asia 前半記事では、自然言語の基礎的な部分から GPT-3.5 まで説明していきました。GPT-3.5 の次としては、ChatGPT の元になっている In…

Stable Diffusion の仕組みを理解する

この記事は、ABEJAアドベントカレンダー2022 の 19 日目の記事です。 こんにちは!株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井です。 世間では Diffusion Model 使った AI による画像生成が流行っているみたいですね。 自分は元々 Computer Visi…

Deepでポン!Deep Learningによるホモグラフィ推定技術の調査(コード有り)

はじめに はじめに ホモグラフィ推定とは 特徴量ベースの手法 特徴点の抽出・特徴量の計算 LIFT: Learned Invariant Feature Transform [1] SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description [2] LoFTR: Detector-Free Local Feature …

ABEJA Data Scienceチームと取り組みのご紹介

はじめに ABEJAにおけるDSのお仕事 どんな仕事? どんな人達? 業務の進め方 アセスメントフェーズ PoCフェーズ インテグレーションフェーズ ABEJA DSの特徴 ①運用を意識したモデル開発 ②要件定義フェーズの早い段階からの連携 ③技術・情報共有の仕組み 日々…

画像データに対するActive learningの現状と今後の展望 ~最新の教師なし学習を添えて~

今回の記事では, 画像データに対する Active Learningの現状と展望を, いま注目の教師なし学習手法の解説を添えて, お届けします.

ICCV2019 に参加してきました

ABEJA で Research Engineer をやっている中川です.普段は論文読んだり,機械学習モデルを実装したり,インフラを構築したりしています. 10/27-11/2 に韓国で開催された ICCV2019 に Researcher の白川と参加してきたので簡単に報告します. Summary 過去…

ノイズのある教師データを用いた機械学習に関する研究サーベイ

こんにちは、Research Internの荒尾(@karolis_ml)です。 日進月歩の勢いで研究が進んでいる深層学習ですが、教師あり学習でもっとも大事なデータのアノテーション、応用分野ではまだまだ大変ですよね。例えば、犬の写真から犬種を判断する分類器を作ろうとし…

効率的な教師データ作成(アノテーション)のための研究サーベイ

どうも緒方@conta_です。 みなさんAI頑張ってますか? きっと昼はGPUサーバーを回して、夜は結果待ちでビールサーバーを回してる人が多いことでしょう。 機械学習を実際のプロダクトに活用する場合、自分が解きたいタスクがそのままオープンなデータセットで…

双曲空間でのMachine Learningの最近の進展

ABEJAでReseacherをしている白川です。 以前、Poincaré Embeddingsという双曲空間への埋め込み手法をご紹介しました。当時、木構造データを5次元の空間に精度良く埋め込めるということでかなり話題になったのですが、その後双曲空間での機械学習手法が多数研…

KDD 2018 に参加してきました

ABEJAでResearcherをしている白川です。 8/19-23にロンドンで開催されたKDD 2018に参加してきたので、目についた内容をかいつまんで報告させていただこうと思います。 とくに目についたこと 中国系の台頭が目覚ましい。参加者、企業ともに中国系が支配的で、…

より良い機械学習のためのアノテーションの機械学習

ABEJAでリサーチャーをしている白川です。 皆さん、アノテーションしていますか? 私はしています。アノテーション、自分でやるのは大変ですよね。 AIというとモデルの学習に注目されがちですが、もしかしたら、アノテーションはAI開発においてモデル開発以…

CVPR2018 1000本ノック!(なお37本)

はじめまして。ABEJAでリサーチャーをやっている藤本です。 今年もCVPRの季節がやってきました。CVPRとはコンピュータビジョンに関するトップカンファレンスです。毎年規模が大きくなってきており、今年は3300の論文投稿があり、979件がacceptされました。ま…

NVIDIA DeepStream SDK on Jetson の紹介

DeepStream SDKとは NVIDIA社が提供している、DNNのためのメディア・ストリーム処理フレームワークで、物体認識等のDNN推論を低レイテンシ&ハイパフォーマンスでビデオストリームに適用できます。 引用: https://developer.nvidia.com/deepstream-sdk また今…

Amazon Kinesis Video Streams × Deep Learning

エンジニアの河崎です。 AWS re:Invent2017で、新サービスのKinesis Video Streamのイントロダクションセッションでデモとユースケースの発表をさせていただきました。 www.youtube.com この、Kinesis Video Streamsの紹介とre:Inventで発表したデモの構成を…

異空間への埋め込み!Poincare Embeddingsが拓く表現学習の新展開

ABEJAでResearcherをさせていただいている白川です。 本日ご紹介したいのは、Poincaré Embeddings [1]という手法です。その内容に驚愕し、個人的に調べたり実装したり勉強会でお話したりしていたところ、最近運良く自分の実装をredditで取り上げてもらえたの…

USB型 Deep Learning アクセラレーター「Movidius Neural Compute Stick」を使ってみた

7月20日、Intel (Movidius) がUSB接続タイプのスティック型ディープニューラルネットワーク処理用アクセラレータ「Movidius Neural Compute Stick」を発表しました。 Intelが激安1万円以下のUSB型Deep Learning用端末「Movidius Neural Compute Stick」を発…

機は熟した!グラフ構造に対するDeep Learning、Graph Convolutionのご紹介

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: {inlineMath: [['$', '$'], ['\\(', '\\)']]} }) ; はじめまして。ABEJAでResearcherをやらせていただいている白川です。 先日、化合物の物性推定をDeep Learningをつかって従来手法より300,000倍高速に処理するという論文が…

Deep Learningによる一般物体検出アルゴリズムの紹介

一般物体検出アルゴリズムの紹介 今回CNNを用いた一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を順を追って説明します。 コンピュータビジョンの分野において、一般物体検出とは下記の図のように、ある画像の中から定められた物体の位置とカテゴリー(クラス)を検出…