論文の概要: AutoGluon-Multimodal (AutoMM): Supercharging Multimodal AutoML with Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16233v1
• Date: Wed, 24 Apr 2024 22:28:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 15:17:42.268300
• Title: AutoGluon-Multimodal (AutoMM): Supercharging Multimodal AutoML with Foundation Models
• Title（参考訳）: AutoGluon-Multimodal (AutoMM): ファンデーションモデルによるマルチモーダルオートMLのスーパーチャージ
• Authors: Zhiqiang Tang, Haoyang Fang, Su Zhou, Taojiannan Yang, Zihan Zhong, Tony Hu, Katrin Kirchhoff, George Karypis,
• Abstract要約: AutoMMは、3行のコードで基礎モデルの微調整を可能にする。 AutoMMは、分類、回帰、オブジェクト検出、セマンティックマッチング、イメージセグメンテーションにまたがる、包括的な機能スイートを提供する。 さまざまなデータセットとタスクにわたる実験は、基本的な分類と回帰タスクにおけるAutoMMの優れたパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.816755598468077
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AutoGluon-Multimodal (AutoMM) is introduced as an open-source AutoML library designed specifically for multimodal learning. Distinguished by its exceptional ease of use, AutoMM enables fine-tuning of foundational models with just three lines of code. Supporting various modalities including image, text, and tabular data, both independently and in combination, the library offers a comprehensive suite of functionalities spanning classification, regression, object detection, semantic matching, and image segmentation. Experiments across diverse datasets and tasks showcases AutoMM's superior performance in basic classification and regression tasks compared to existing AutoML tools, while also demonstrating competitive results in advanced tasks, aligning with specialized toolboxes designed for such purposes.
• Abstract（参考訳）: AutoGluon-Multimodal(AutoMM)は、マルチモーダル学習に特化したオープンソースのAutoMLライブラリとして導入された。 非常に使いやすく、AutoMMは3行のコードで基礎モデルの微調整を可能にする。 画像、テキスト、および表データを含む様々なモダリティをサポートするため、ライブラリは、分類、回帰、オブジェクト検出、セマンティックマッチング、イメージセグメンテーションにまたがる、包括的な機能スイートを提供する。 さまざまなデータセットやタスクにわたる実験では、既存のAutoMLツールと比較して、基本的な分類や回帰タスクにおけるAutoMMの優れたパフォーマンスを示すと同時に、高度なタスクにおける競合結果を示し、そのような目的のために設計された特殊なツールボックスと整合する。

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