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深層学習における物体検出の分野もLLMの波 近年、自然言語処理の分野で大きな注目を集めている大規模言... 深層学習における物体検出の分野もLLMの波 近年、自然言語処理の分野で大きな注目を集めている大規模言語モデル(Large Language Models: LLMs)の急速な進歩は、他の AI 分野にも大きな影響を与えています。特に、コンピュータビジョンの重要なタスクの一つである物体検出においても、LLM の技術が活用され始めています。 従来の物体検出は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を中心とした深層学習アーキテクチャに大きく依存してきました。しかし、LLM の登場により、テキストプロンプトを用いて画像内のオブジェクトを特定し、ラベル付けを行うことが可能になりつつあります。この新しいアプローチは、データアノテーションの効率化や、少量のデータでの学習(few-shot learning)への応用が期待されています。 LLM を活用した物体検出の代表的な例として、Grounding