lightly-ai/lightly-train

解決する課題

LightlyTrain は、コンピュータビジョンモデルのエンドツーエンド開発を簡素化します。ラベルなしデータでの基盤モデルの事前学習から、物体検出やセグメンテーションなどのタスク向けの専用モデルのファインチューニング、展開対応の最適化まで、ライフサイクル全体を処理する統一フレームワークを提供します。

仕組み

このフレームワークは、DINOv2、DINOv3、LTDETRv2 などの最先端アーキテクチャを学習およびファインチューニングするための高レベルな Python 関数を提供します。ユーザーが独自のデータセットやバックボーンをプラグインできるため、さまざまなビジョンタスクをサポートします。学習後、モデルは ONNX や TensorRT などの業界標準形式にエクスポートでき、エッジデバイスや本番サーバーでの高性能推論が可能です。

対象ユーザー

コンピュータビジョンアプリケーションを構築する機械学習エンジニアや研究者向けに設計されており、生データから高精度で展開可能なモデルへ迅速に移行する必要がある人々を対象としています。特に、エッジ展開を目指す方や、検出およびセグメンテーションタスクで最先端のパフォーマンスを必要とする方に役立ちます。

主な特長

• 高度な事前学習、ファインチューニング、蒸留手法をサポート。
• DINOv3 や LTDETRv2 などの最先端アーキテクチャを搭載。
• 高速推論のための ONNX および TensorRT へのすぐに使えるエクスポートを提供。
• 物体検出、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、深度推定など、多様なタスク向けに最適化。
• 勾配累積やアクティベーションチェックポイントなどの機能により、効率的な学習を実現。