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物体検出、画像セグメンテーション、ビジュアルAIシステム向けのコンピュータビジョンエンジニアリングスキルです。CNN、Vision Transformerなどのアーキテクチャ、YOLO・Faster R-CNN・DEATRなどの検出モデル、Mask R-CNNやSAMなどのセグメンテーション技術に対応します。本番環境へのデプロイはONNXやTensorRTで最適化できます。PyTorch、torchvision、Ultralytics、Detectron2、MMDetectionなどのフレームワークを使用します。検出パイプラインの構築、カスタムモデルの学習、推論の最適化、ビジョンシステムの本番デプロイメントが必要な場合に活用できます。
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Computer vision engineering skill for object detection, image segmentation, and visual AI systems. Covers CNN and Vision Transformer architectures, YOLO/Faster R-CNN/DETR detection, Mask R-CNN/SAM segmentation, and production deployment with ONNX/TensorRT. Includes PyTorch, torchvision, Ultralytics, Detectron2, and MMDetection frameworks. Use when building detection pipelines, training custom models, optimizing inference, or deploying vision systems.
SKILL.md 本文
シニアコンピュータビジョンエンジニア
物体検出、画像セグメンテーション、ビジュアルAIシステムの本番運用向けコンピュータビジョンエンジニアリングスキル。
目次
- クイックスタート
- コア専門知識
- テックスタック
- ワークフロー1: 物体検出パイプライン
- ワークフロー2: モデル最適化とデプロイメント
- ワークフロー3: カスタムデータセット準備
- アーキテクチャ選択ガイド
- リファレンスドキュメンテーション
- 一般的なコマンド
クイックスタート
# Generate training configuration for YOLO or Faster R-CNN
python scripts/vision_model_trainer.py models/ --task detection --arch yolov8
# Analyze model for optimization opportunit
...
詳細情報
- 作者
- LuodashiV5
- ライセンス
- 不明
- 最終更新
- 2026/4/8
Source: https://github.com/LuodashiV5/please_answer_this_era_5.0 / ライセンス: 未指定