lightly-ai/lightly

解決する課題

LightlySSLは、コンピュータビジョンにおける自己教師あり学習 (SSL) の実装を簡素化します。モジュール式でそのまま使用可能なフレームワークを提供し、開発者は手動ラベルを必要とせずに生データからモデルを学習でき、シーンがアクションにどのように反応するかを学習する「ワールドモデル」のトレーニングも可能にします。

仕組み

このフレームワークは、PyTorch用のビルディングブロックのコレクションとして機能します。損失関数やモデルヘッドなどの低レベルコンポーネントを公開しており、ユーザーはカスタムのバックボーンモデルをプラグインできます。PyTorch Lightningを通じた分散学習をサポートし、DINOv2、MoCo、SimCLRといった多くの最先端SSLアルゴリズムの事前構築済み実装を提供します。ワールドモデルについては、LeWMなどの技術を使用して生のフレームとアクションから学習し、エージェントが埋め込み空間で結果を想像することで計画を立てられるようにします。

対象ユーザー

このプロジェクトは、複雑な学習ループをゼロから構築することなく、PyTorchプロジェクトで自己教師あり学習やワールドモデルを実装したいコンピュータビジョン研究者や機械学習エンジニア向けに設計されています。

ハイライト

• カスタムモデル開発のための低レベルビルディングブロックを備えたモジュール式設計。
• 最先端モデルの広範な事前実装ライブラリ (例: DINOv2、MAE、SimCLR)。
• PyTorch Lightningによる分散学習のネイティブサポート。
• 視覚的な目標に基づいてアクションを計画できるワールドモデルを学習するためのツールが含まれています。
• 迅速な実験のための多数のチュートリアルと Google Colab ノートブックを提供。