lightly-ai/lightly

解決する課題

自己教師あり学習（SSL）により、モデルはラベルなしデータから学習することが可能になり、手動のデータアノテーションへの過度な依存を軽減できます。このフレームワークは、ゼロから開始することなく複雑なSSLアルゴリズムを実装するために必要な構成要素を提供します。

仕組み

Lightlyは、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するモジュール式フレームワークを提供します。PyTorchとの併用を前提に設計されており、PyTorch Lightningを介した分散トレーニングをサポートしています。ユーザーは、さまざまなバックボーンでの実験や、PyTorchに近いインターフェースを通じた最先端のSSL手法の実装が可能です。

対象者

高度な自己教師あり学習技術を使用して、ラベルなしデータセットでモデルの事前学習を行う必要があるコンピュータビジョンの研究者や機械学習エンジニア。