論文の概要: AutoVisual Fusion Suite: A Comprehensive Evaluation of Image Segmentation and Voice Conversion Tools on HuggingFace Platform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05379v2
• Date: Fri, 12 Jan 2024 10:06:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 23:43:38.681323
• Title: AutoVisual Fusion Suite: A Comprehensive Evaluation of Image Segmentation and Voice Conversion Tools on HuggingFace Platform
• Title（参考訳）: autovisual fusion suite: huggingfaceプラットフォームにおける画像分割と音声変換ツールの包括的評価
• Authors: Amirreza Hashemi
• Abstract要約: 本研究では,HuggingFaceプラットフォーム上で利用可能なツールについて,画像分割と音声変換の2つの重要な応用について総合評価を行った。 画像セグメンテーションのためのResNet-50バックボーンを用いたSAMやDETRモデル、音声変換のためのいわゆるvits-svc-forkモデルなど、事前訓練されたセグメンテーションモデルのパワーを活用した。 本稿では,AutoVisual Fusion Suiteという統合プロジェクトにおいて,ビデオセグメンテーションと音声変換の組み合わせが成功していることを示す。
• 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: This study presents a comprehensive evaluation of tools available on the HuggingFace platform for two pivotal applications in artificial intelligence: image segmentation and voice conversion. The primary objective was to identify the top three tools within each category and subsequently install and configure these tools on Linux systems. We leveraged the power of pre-trained segmentation models such as SAM and DETR Model with ResNet-50 backbone for image segmentation, and the so-vits-svc-fork model for voice conversion. This paper delves into the methodologies and challenges encountered during the implementation process, and showcases the successful combination of video segmentation and voice conversion in a unified project named AutoVisual Fusion Suite.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,HuggingFaceプラットフォーム上で利用可能なツールについて,画像分割と音声変換の2つの重要な応用について総合評価を行った。 主な目的は、各カテゴリの上位3つのツールを特定し、その後これらのツールをLinuxシステムにインストールして設定することであった。 画像分割のためのresnet-50バックボーンと音声変換のためのso-vits-svc-forkモデルを用いたsamおよびdetrモデルなどの事前学習されたセグメンテーションモデルのパワーを活用した。 本稿では,実装プロセス中に遭遇した方法論と課題を考察し,autovisual fusion suite という統一プロジェクトにおいて,映像分割と音声変換の組み合わせが成功したことを示す。

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