論文の概要: TensorFlow with user friendly Graphical Framework for object detection API

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06385v1
• Date: Thu, 11 Jun 2020 13:00:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 13:32:16.407244
• Title: TensorFlow with user friendly Graphical Framework for object detection API
• Title（参考訳）: オブジェクト検出APIのためのユーザフレンドリなグラフィカルフレームワークTensorFlow
• Authors: Heemoon Yoon, Sang-Hee Lee, Mira Park
• Abstract要約: Graphical Framework(TF-GraF)は、ディープラーニングデータフローのためのオープンソースのフレームワークであり、音声分析、自然言語処理、コンピュータビジョンのアプリケーションインターフェース(API)を含んでいる。 TF-GraFは、サーバ側のユーザアカウントに従って独立した仮想環境を提供し、クライアント側のCLIなしでのデータ前処理、トレーニング、評価を実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: TensorFlow is an open-source framework for deep learning dataflow and contains application programming interfaces (APIs) of voice analysis, natural language process, and computer vision. Especially, TensorFlow object detection API in computer vision field has been widely applied to technologies of agriculture, engineering, and medicine but barriers to entry of the framework usage is still high through command-line interface (CLI) and code for amateurs and beginners of information technology (IT) field. Therefore, this is aim to develop an user friendly Graphical Framework for object detection API on TensorFlow which is called TensorFlow Graphical Framework (TF-GraF). The TF-GraF provides independent virtual environments according to user accounts in server-side, additionally, execution of data preprocessing, training, and evaluation without CLI in client-side. Furthermore, hyperparameter setting, real-time observation of training process, object visualization of test images, and metrics evaluations of test data can also be operated via TF-GraF. Especially, TF-GraF supports flexible model selection of SSD, Faster-RCNN, RFCN, and Mask-RCNN including convolutional neural networks (inceptions and ResNets) through GUI environment. Consequently, TF-GraF allows anyone, even without any previous knowledge of deep learning frameworks, to design, train and deploy machine intelligence models without coding. Since TF-GraF takes care of setting and configuration, it allows anyone to use deep learning technology for their project without spending time to install complex software and environment.
• Abstract（参考訳）: TensorFlowはディープラーニングデータフローのためのオープンソースのフレームワークであり、音声分析、自然言語処理、コンピュータビジョンのアプリケーションプログラミングインターフェース(API)を含んでいる。 特に、コンピュータビジョン分野におけるTensorFlowオブジェクト検出APIは、農業、工学、医学のテクノロジーに広く適用されてきたが、フレームワークの入力障壁は、コマンドラインインターフェース(CLI)とアマチュアやIT分野の初心者のためのコードを通じて依然として高い。 そのため、TensorFlow Graphical Framework(TF-GraF)と呼ばれるTensorFlow上のオブジェクト検出API用のユーザフレンドリなGraphical Frameworkを開発することを目指している。 TF-GraFは、サーバ側のユーザアカウントに従って独立した仮想環境を提供し、クライアント側のCLIなしでのデータ前処理、トレーニング、評価を実行する。 さらに、TF-GraFにより、ハイパーパラメータ設定、トレーニングプロセスのリアルタイム観察、テスト画像のオブジェクト可視化、テストデータのメトリクス評価も操作できる。 特にTF-GraFは、GUI環境を通じて畳み込みニューラルネットワーク(インセプションとResNet)を含むSSD、Faster-RCNN、RFCN、Mask-RCNNの柔軟なモデル選択をサポートする。 その結果、TF-GraFでは、ディープラーニングフレームワークに関するこれまでの知識がなくても、コーディングなしでマシンインテリジェンスモデルを設計、トレーニング、デプロイすることができる。 TF-GraFは設定と設定を行うので、複雑なソフトウェアや環境をインストールするのに時間を費やすことなく、プロジェクトのためにディープラーニング技術を使用することができます。

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