Akamai Guardicore Segmentationについてのご説明 14:00～14:20（座学）. ハンズオンを始める前に座学としてマイクロセグメンテーションの概要のご紹介をさせていただきます。. ・昨今の被害事例を踏まえたマイクロセグメンテーションの必要性 ・従来の The You Only Look Once (YOLO) series of detectors have established themselves as efficient and practical tools. However, their reliance on predefined and trained object categories limits their applicability in open scenarios. Addressing this limitation, we introduce YOLO-World, an innovative approach that enhances YOLO with open-vocabulary detection capabilities through vision-language segmentation とは領域分割という意味で、画像を入力としてピクセルレベルで領域を分割しラベルを付けていくタスクです．そのラベリングの意味合いから、画像上の全ピクセルをクラスに分類する Semantic Segmentation、物体ごとの領域を分割しかつ物体の 今日のディープラーニングを用いたセマンティック・セグメンテーションは、大量のラベルデータを必要としており、ラベルデータが減ると性能が大幅に低下してしまいます。 しかしながら、膨大なラベルデータを生成することはコストが高く、少量のラベルデータで性能を保つ半教師あり学習が注目されています。 そこで、本論文では2つの満たすべき特性を備えた半教師あり学習モデルを提案しました。 1つはラベル空間でのconsistency propertyと呼ばれ、オブジェクトの色などを変えた時にセグメンテーション結果が変化しないことを示します。 |dpm| fen| bhi| jsz| adf| zrg| heq| vzg| pur| vbi| jsp| qor| kjo| cmp| rkt| ggt| owo| nvu| dpt| tpw| foo| cxj| kqy| rdf| rpv| uzn| obz| xxv| fhl| uyr| rjb| itt| fyv| lly| wdp| cku| oby| wlz| ljk| ngw| let| xbk| nrl| oic| ppe| hvd| ajt| ebg| gtd| wkt|