lightly-ai/lightly-train

해결하는 문제

LightlyTrain은 컴퓨터 비전 모델의 엔드투엔드 개발을 간소화합니다. 레이블이 없는 데이터에서 기반 모델을 사전 학습하는 것부터 객체 감지 및 분할과 같은 작업을 위한 특수 모델 미세 조정, 배포 준비 최적화까지 전체 수명 주기를 처리하는 통합 프레임워크를 제공합니다.

작동 방식

이 프레임워크는 DINOv2, DINOv3, LTDETRv2와 같은 최첨단 아키텍처를 학습하고 미세 조정하기 위한 고수준 Python 함수를 제공합니다. 사용자가 자신의 데이터 세트와 백본을 연결할 수 있어 다양한 비전 작업을 지원합니다. 학습이 완료되면 모델은 ONNX 및 TensorRT와 같은 업계 표준 형식으로 내보낼 수 있어 엣지 디바이스 또는 프로덕션 서버에서 고성능 추론이 가능합니다.

대상 사용자

컴퓨터 비전 애플리케이션을 구축하는 머신 러닝 엔지니어와 연구자를 위해 설계되었으며, 원시 데이터에서 높은 정확도의 배포 가능한 모델로 빠르게 전환해야 하는 사람들을 대상으로 합니다. 엣지 배포를 목표로 하거나 감지 및 분할 작업에서 최첨단 성능이 필요한 사용자에게 특히 유용합니다.

주요 특징

• 고급 사전 학습, 미세 조정 및 증류 방법을 지원합니다.
• DINOv3 및 LTDETRv2와 같은 최첨단 아키텍처를 포함합니다.
• 빠른 추론을 위한 ONNX 및 TensorRT로의 즉시 사용 가능한 내보내기를 제공합니다.
• 객체 감지, 인스턴스 분할, 의미론적 분할, 깊이 추정을 포함한 다양한 작업에 최적화되어 있습니다.
• 그래디언트 누적 및 활성화 체크포인팅과 같은 기능을 통해 효율적인 학습을 가능하게 합니다.