lightly: 自己教師あり学習のためのモジュール式コンピュータビジョンフレームワーク

何を解決するか

LightlySSLは、自己教師あり学習（SSL）をより身近にし、実装を容易にするために設計されたコンピュータビジョンフレームワークです。これにより、開発者はラベルなしデータでモデルをトレーニングすることができ、コンピュータビジョンタスクにおける大規模で手動でラベル付けされたデータセットへの依存を軽減できます。

仕組み

PyTorchとPyTorch Lightning上に構築されたこのフレームワークは、損失関数、モデルヘッド、データ変換を含むモジュール式のビルディングブロックを提供し、これらを組み合わせてさまざまなSSLアルゴリズムを実装できます。幅広い事前学習手法をサポートしており、ユーザーは特徴抽出のためにカスタムバックボーンモデルを統合することができます。

対象ユーザー

分類、検出、セグメンテーションなどのタスクのために自己教師あり事前学習を実装したい、コンピュータビジョンに取り組む機械学習エンジニアや研究者向けです。

ハイライト

• 広範なモデルサポート: SimCLR, MoCo, DINO, BYOL, MAE, LeJEPAなどの人気のあるSSLモデルの実装を含みます。
• モジュール式設計: 柔軟なモデル構築のために、損失関数やプロジェクションヘッドのような低レベルコンポーネントを公開しています。
• PyTorchとの対称性: シームレスな開発者体験を提供するために、PyTorchに近いスタイルで記述されています。
• 分散トレーニング: PyTorch Lightningを介した分散トレーニングをネイティブにサポートしています。