最新のセマンティックセグメンテーションモデルの精度とランタイムを実現する方法

目次

• 導入
• トレーニングと展開の一般的な課題
• セマンティックセグメンテーションモデルのトレーニングのヒントとベストプラクティス
  • EMA（指数平滑移動平均）の使用
  • 学習率スケジューラの使用
  • 損失関数の組み合わせ
  • 境界ピクセルに対する重み付けの需要
  • 補助的な損失ヘッドの使用
• SuperGradientsを使用したセマンティックセグメンテーションモデルのトレーニング
• 既存のモデルのレシピと連携したプレトレーニングモデルの活用
• Desiプラットフォームの紹介
  • Autonomic Engineによるカスタムアーキテクチャの構築
  • Desiのツールと機能
• 顧客事例：異なるハードウェアでのモデル展開
• まとめ
• よくある質問（FAQ）

導入

こんにちは！私はOfel Balazです。デシのディープラーニングプロダクトマネージャーをしています。このウェビナーにご参加いただき、ありがとうございます。本日は「セマンティックセグメンテーションモデルの最新の精度とランタイムを実現する方法」についてお話しします。このセッションは録画され、後日Deciのウェブサイトでオンデマンドでご覧いただけます。

トレーニングと展開の一般的な課題

他のディープラーニングタスクとは異なり、セマンティックセグメンテーションモデルのためのリソースが不足しています。既存のライブラリやフレームワークはたくさんありますが、信頼性のある一つの情報源がありません。また、セグメンテーションモデルは複雑なニューラルアーキテクチャで構成されており、実稼働環境ではうまく動作しないことがよくあります。これには、フレームワークへのコンパイルの問題、高解像度による大きなメモリの使用、リアルタイムパフォーマンス要件の達成が困難な高レイテンシや低スループットなどが含まれます。

セマンティックセグメンテーションモデルのトレーニングのヒントとベストプラクティス

セマンティックセグメンテーションモデルのトレーニングには、以下の技術とベストプラクティスを活用することが重要です。

EMA（指数平滑化移動平均）の使用

• 重みの更新を現在の重みとポスト最適化ステップの重みとの間の重み付き平均にすることで、モデルの収束を安定化させ、より良い解決策にする方法です。

学習率スケジューラの使用

• セマンティックセグメンテーションにはPoly Learning Rateスケジューラが一般的に使用されます。線形ウォームアップやエンコーダーモデルとデコーダーモデルで異なる学習率を適用することで、IoUの結果を改善することができます。

損失関数の組み合わせ

• 複数の損失関数を組み合わせることで、カバレッジを向上させることができます。コースエントロピー損失は、セマンティックセグメンテーションの標準的な損失関数です。ダイス損失は、ピクセル間のローカルおよびグローバルな情報を考慮に入れることができます。ハードピクセルの予測に対処するため、境界ピクセルに対しては重み付けを行うことが重要です。さらに、補助的な損失ヘッドを使用することで、より良い結果を得ることができます。

SuperGradientsを使用したセマンティックセグメンテーションモデルのトレーニング

[TBD]

既存のモデルのレシピと連携したプレトレーニングモデルの活用

[TBD]

Desiプラットフォームの紹介

[TBD]

顧客事例：異なるハードウェアでのモデル展開

[TBD]

まとめ

[TBD]

よくある質問（FAQ）

以下によくある質問と回答をいくつかご紹介します。

Q: すでに実装されているバイナリセグメンテーションモデルの実装はありますか？ A: 現在はモデルズーに存在するモデルのみですが、私たちのAutonomic Engineを使用すれば、特定のタスクに特化したカスタムアーキテクチャを構築することができます。

Q: 専門のデータセット（例：前景と背景のセグメンテーション）のためのプレトレーニングモデルはありますか？ A: 公開データセットのみを使用してモデルをトレーニングしていますが、もちろん、カスタムデータセット用のモデルを作成することも可能です。

Q: GPUの最新版はどのくらいの頻度でアップグレードされますか？ A: 弊社では常に最新のGPUを使用していますが、ご使用の環境により異なる可能性があります。詳細はお問い合わせください。

以上がよくある質問です。その他の質問や疑問があれば、お気軽にお問い合わせください。