論文の概要: KerasCV and KerasNLP: Vision and Language Power-Ups

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20247v1
• Date: Thu, 30 May 2024 16:58:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 13:19:40.093190
• Title: KerasCV and KerasNLP: Vision and Language Power-Ups
• Title（参考訳）: KerasCVとKerasNLP: ビジョンと言語パワーアップ
• Authors: Matthew Watson, Divyashree Shivakumar Sreepathihalli, Francois Chollet, Martin Gorner, Kiranbir Sodhia, Ramesh Sampath, Tirth Patel, Haifeng Jin, Neel Kovelamudi, Gabriel Rasskin, Samaneh Saadat, Luke Wood, Chen Qian, Jonathan Bischof, Ian Stenbit,
• Abstract要約: KerasCVとKerasNLPはコンピュータビジョンと自然言語処理のためのKeras APIの拡張である。 これらのドメインパッケージは、使いやすさとパフォーマンスを重視した高速な実験を可能にするように設計されている。 ライブラリは完全にオープンソース(Apache 2.0ライセンス)で、GitHubから入手できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.87807858526438
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present the Keras domain packages KerasCV and KerasNLP, extensions of the Keras API for Computer Vision and Natural Language Processing workflows, capable of running on either JAX, TensorFlow, or PyTorch. These domain packages are designed to enable fast experimentation, with a focus on ease-of-use and performance. We adopt a modular, layered design: at the library's lowest level of abstraction, we provide building blocks for creating models and data preprocessing pipelines, and at the library's highest level of abstraction, we provide pretrained ``task" models for popular architectures such as Stable Diffusion, YOLOv8, GPT2, BERT, Mistral, CLIP, Gemma, T5, etc. Task models have built-in preprocessing, pretrained weights, and can be fine-tuned on raw inputs. To enable efficient training, we support XLA compilation for all models, and run all preprocessing via a compiled graph of TensorFlow operations using the tf.data API. The libraries are fully open-source (Apache 2.0 license) and available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 我々は、KerasのドメインパッケージであるKerasCVとKerasNLPを提示する。Keras API for Computer Visionと自然言語処理ワークフローの拡張で、JAX、TensorFlow、PyTorchのいずれかで動作する。 これらのドメインパッケージは、使いやすさとパフォーマンスを重視した高速な実験を可能にするように設計されている。 ライブラリの最低レベルの抽象化では、モデルとデータ前処理パイプラインを作成するためのビルディングブロックを提供し、ライブラリの最高レベルの抽象化では、Stable Diffusion、YOLOv8、GPT2、BERT、Mistral、CLIP、Gemma、T5といった一般的なアーキテクチャに対して、事前訓練された‘task’モデルを提供します。 タスクモデルには事前処理、事前訓練されたウェイトが組み込まれており、生の入力に基づいて微調整が可能である。 効率的なトレーニングを実現するため、すべてのモデルのXLAコンパイルをサポートし、tf.data APIを使用してTensorFlow操作のコンパイルグラフを介して、すべての前処理を実行する。 ライブラリは完全にオープンソース(Apache 2.0ライセンス)で、GitHubから入手できる。

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