The data factory for AI teamsLabelbox delivers innovative services and software to operate, build, or staff your modern AI data factory Generate quality data at scale for any AI projectAI teams depend on an AI data factory to generate unique training data and to evaluate their model's performance. Labelbox is the only vendor with a comprehensive set of data solutions to help you operate, build, or
We’re introducing a neural network called CLIP which efficiently learns visual concepts from natural language supervision. CLIP can be applied to any visual classification benchmark by simply providing the names of the visual categories to be recognized, similar to the “zero-shot” capabilities of GPT-2 and GPT-3. Although deep learning has revolutionized computer vision, current approaches have se
今回はOpenAIの『CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)』を解説したいと思います。 CLIPは画像の分類に利用されるモデルですが、今までのモデル ... CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)は、自然言語処理と画像処理を融合したモデルです。 大量の画像とテキストのペアをインターネットから取得し、巨大なモデルを学習することで、zero-shotの設定(初めて見た画像に対する分類等)で分類することが可能になっています。 以下は、ImageNetで学習したモデル(ResNet)とCLIP(Vision Transformerベース)の比較結果です。 上段のImageNetにある画像やImageNetに近い画像であればResNetでもある程度の精度が出ていますが、3段目より下になると精度が大
京都大学高等教育研究開発推進センターが9月末に廃止されることに伴い、「京都大学オープンコースウェア（OCW）」が閉鎖されるというニュースに接した。実際のところ、これがその後どうなるのかはわからないが、現在知らされている範囲では、とにかくなくなってしまうようだ。 基本的に、Webコンテンツの持続可能性について、私は、「とにかく再利用可能なライセンスをつけておけば存続できる」という点を大切にしているのだが、それは必ずしもうまくいかない面がある。貴重資料の画像で、それにメタデータを付与して一緒に流通させ、ハッシュでデータの改ざん可能性を管理したりすれば、さらに、そもそもIPFSでなんとかすれば、と考えたりしつつ色々なことを試しているのだが、しかし、オープンコースウェアの場合、またちょっと話が変わってくる。オープンコースウェアは基本的になまものの教育コンテンツを志向するものであり、それ単体で価値を
Facebook AI is on a quest to build the world’s largest shoppable social media platform, where billions of items can be bought and sold in one place. As a key milestone toward this goal, we’re sharing details on how we’ve improved and expanded GrokNet, our breakthrough product recognition system. Now, it’s powering new applications on Facebook, like product tagging and showing visually similar prod
Michael Bernstein is an Associate Professor of Computer Science and STMicroelectronics Faculty Scholar at Stanford University, where he is a member of the Human-Computer Interaction Group. His research focuses on the design of social computing systems. This research has won best paper awards at top conferences in human-computer interaction, including CHI, CSCW, and UIST. Michael has been recognize
The Web Annotation Working Group has just published a Recommendation for Web Annotation in the form of three documents: Web Annotation Data Model—specification describes a structured model and format, in JSON, to enable annotations to be shared and reused across different hardware and software platforms. Common use cases can be modeled in a manner that is simple and convenient, while at the same t
Warning: this Working Group is now closed. It has published its Recommendations and Working Group Notes on the 23rd of February 2017. For further discussions on the evolution of Web Annotation technologies at W3C, possible errata, etc, please join the W3C Open Annotation Community Group. Web Annotation Working Group The W3C Web Annotation Working Group is part of the Publishing@W3C, but the scope
What is Goobi? Goobi is an open-source software application for digitisation projects. It allows you to model, manage and supervise freely definable production processes and is used on a daily basis by many institutions to handle all the steps involved in creating a digital library. These include importing data from library catalogues, scanning and content-based indexing and the digital presentati
2日間、京都大学で開催されたデジタルアーカイブ学会が終了し、みなさまそれぞれに課題を持ち帰られたことと思います。かくいう私も、色々な方の発表をおうかがいし、様々な示唆をいただいたところでした。具体的な実践の発表から得られる情報と教訓も、いつもながら貴重なものがありました。 ところで、初日の懇親会の後、一部有志で集まり、Goobiというソフトウェアの使い方の検討会を行いました。参加メンバーは、敬称を略させていただきますが、大西亘（神奈川県立生命の星・地球博物館）、岡田一祐（国文学研究資料館）、亀田尭宙（京都大学）、中西智範（早稲田大学）、中村覚（東京大学）、宮本隆史（東京大学）＋永崎という感じで、この便利なソフトを日本でデジタルアーカイブ関連の仕事をしている方々がみんなで使って仕事を効率化できるようにするには（＝みんなで幸せになるためには）どうしたらいいのか、和気藹々と喫茶店で皆で深夜までノ
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