GoogleColabPro+によるLibreYOLOを活用した
スケーラブルな商用レベルの物体検出モデル構築

記事の概要

物体検出は現代のコンピュータビジョンの基盤であり、自律システムやロボティクスから小売分析、セキュリティに至るまで、あらゆる分野を支えています。しかしながら、トレーニングフレームワークのシステムをうまく活用しようとすると、商用展開を複雑にする制限の厳しいソフトウェアライセンスに対処しなければならないことがよくあります。

このブログでは、100%オープンソースのLibreYOLOとGoogle Colab Pro+を組み合わせ、制約のない商用グレードの物体検出モデルをゼロから学習・デプロイできる低コストなワークフローを解説します。また、この自由度の高いフレームワークを選んだ理由を解説し、その機能について簡単に紹介した上で、カスタム検出モデルをゼロから構築、学習、展開するための技術的なワークフローについて詳しく説明します。

※本フレームワークのColabコードをオープンソースとして、近々公開予定